安定化

- バッチ正規化とは 深層学習の世界では、いかに効率的に学習を進めるかが重要な課題です。学習データにはどうしてもばらつきが生じてしまうものですが、このばらつきが大きすぎると学習の妨げになってしまいます。そこで登場するのが「バッチ正規化」という技術です。 バッチ正規化は、一言で言うと、学習データのばらつきを抑えるための技術です。学習データ全体を一度に見るのではなく、「バッチ」と呼ばれる小さなグループに分けて、それぞれのグループごとにデータの分布を調整します。具体的には、それぞれのグループ内でデータの平均値を0、標準偏差を1に近づける処理を行います。 この処理によって、学習データ全体のばらつきが抑えられ、より安定して効率的な学習が可能になります。結果として、学習の速度が向上し、より高精度なモデルを構築できる可能性が高まります。 バッチ正規化は、画像認識や自然言語処理など、様々な分野の深層学習モデルに広く適用されており、その有効性が実証されています。