バッチ正規化（Batch Normalization）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

バッチ正規化（Batch Normalization）

バッチ正規化（Batch Normalization）とは、深層学習においてニューラルネットワークの学習を安定化させ、効率を向上させるためのテクニックです。ニューラルネットワークの各層で入力されるデータの分布が変動する「内部共変量シフト」を抑えるために、バッチ正規化（Batch Normalization）はミニバッチごとにデータを正規化（平均を0、分散を1に）します。

これにより、学習の速度が向上し、過学習のリスクを減らす効果があります。また、活性化関数の選択によって生じる勾配消失問題を緩和し、より深いネットワークの学習が可能になります。バッチ正規化は、特に深いニューラルネットワークやリカレントニューラルネットワーク（RNN）などで広く用いられ、学習の効率を劇的に向上させる重要な技術です。

バッチ正規化（Batch Normalization）関連用語

バッチ正規化（Batch Normalization）に関連する単語は以下の通りです。

バッチ正規化（Batch Normalization）やさしい解説

バッチ正規化（Batch Normalization）とは、コンピュータがデータを使って学ぶときに、学びやすくするための方法です。例えば、コンピュータがたくさんの写真を使って物を覚えるとき、毎回データの形や範囲がバラバラだとうまく覚えられないことがあります。

そこで、バッチ正規化（Batch Normalization）はデータを少し調整して「同じような形」に揃えることで、コンピュータがもっと早く、安定して学べるようにします。このおかげで、たくさんのデータを使った学習でも、コンピュータは迷わずに賢くなっていけるんです。

AI関連の用語集【まとめ】

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