Խմբաքանակի նորմալացումը տեխնիկան է, որն օգտագործվում է խորը նեյրոնային ցանցերում բարելավելու **մարզման արագությունը**, **կայունությունը** և **համընկնումը**: Դրա հիմնական նպատակն է լուծել **ներքին կովարիացիոն տեղաշարժը**, որը վերաբերում է վերապատրաստման ընթացքում յուրաքանչյուր շերտի մուտքերի բաշխման **փոփոխությանը նախորդ շերտի պարամետրերի փոփոխության պատճառով**: Այս տեղաշարժը կարող է դանդաղեցնել վերապատրաստման գործընթացը և յուրաքանչյուր շերտի համար արդյունավետ սովորելը ավելի դժվար դարձնել:
Ինչպես է աշխատում խմբաքանակի նորմալացումը
-
Նորմալացում մինի խմբաքանակներում. մարզումների ընթացքում խմբաքանակի նորմալացումը նորմալացնում է յուրաքանչյուր շերտի մուտքագրումը` հանելով մինի խմբաքանակի միջինը և բաժանելով մինի խմբաքանակի ստանդարտ շեղմանը: Սա օգնում է նվազեցնել ներքին կովարիացիոն տեղաշարժը, դարձնելով ցանցը ավելի կայուն և թույլ տալով ավելի արագ մարզվել:
-
Սովորվող պարամետրեր. խմբաքանակի նորմալացումը ներկայացնում է երկու սովորելի պարամետր յուրաքանչյուր ակտիվացման համար, որոնք սովորաբար կոչվում են սանդղակ և shift պարամետրեր: Այս պարամետրերը թույլ են տալիս մոդելին հարմարվել և սովորել օպտիմալ սանդղակը և տեղաշարժը յուրաքանչյուր շերտի մուտքերի համար:
-
Նորմալացում Հատկանիշների միջև. Բացի մինի-խմբաքանակի չափման նորմալացումից, խմբաքանակի նորմալացումը նաև նորմալացնում է խմբաքանակի յուրաքանչյուր նմուշի բոլոր հատկանիշները: Այս նորմալացումը կատարվում է ինքնուրույն յուրաքանչյուր հատկանիշի չափման համար:
Ազդեցությունը վերապատրաստման վրա
-
Ավելի արագ կոնվերգենցիա. խմբաքանակի նորմալացումը հաճախ հանգեցնում է վերապատրաստման ընթացքում ավելի արագ կոնվերգենցիայի
**թույլ տալով օգտագործել ուսուցման բարձր տեմպերըառանց տարաձայնությունների ռիսկի**: -
Գերհամապատասխանության կրճատում. այն գործում է որպես կարգավորման ձև` նվազեցնելով կախվածությունը ուսումը թողնելուց կամ կանոնավորացման այլ մեթոդներից, դրանով իսկ որոշ չափով օգնելով կանխել գերհարմարեցումը:
-
Կայունություն և գրադիենտ հոսք. այն կայունացնում է ուսուցման գործընթացը՝ նվազեցնելով գրադիենտների անհետացման կամ պայթելու հավանականությունը, ինչը հնարավորություն է տալիս ավելի կայուն գրադիենտ հոսքը ցանցով:
Թերություններ և սահմանափակումներ
-
Խմբաքանակի չափի կախվածություն. Փաթեթի նորմալացման արդյունավետության վրա կարող է ազդել ուսուցման ընթացքում օգտագործվող խմբաքանակի չափը: Խմբաքանակի շատ փոքր չափերը կարող են հանգեցնել մինի խմբաքանակի վիճակագրության ոչ ճշգրիտ գնահատումների՝ ազդելով դրա աշխատանքի վրա:
-
Որոշ ճարտարապետություններին կիրառելու դժվարություն. խմբաքանակի նորմալացումը կարող է օպտիմալ կերպով չաշխատել կրկնվող նեյրոնային ցանցերի (RNNs) հետ` կապված դրանց հաշվարկի հաջորդական բնույթի հետ:
-
Ազդեցությունը եզրակացության վրա. Եզրակացության ընթացքում նորմալացման համար օգտագործվող միջին և ստանդարտ շեղումը պետք է գնահատվի ամբողջ ուսումնական տվյալների բազայից կամ ընթացիկ վիճակագրությունից, ինչը կարող է որոշակի անհամապատասխանություն առաջացնել, հատկապես այն դեպքերում, երբ եզրակացության տվյալների բաշխումը էականորեն տարբերվում է. վերապատրաստման տվյալները.
Թեև խմբաքանակի նորմալացումը հզոր տեխնիկա է և սովորաբար օգտագործվում է խորը ուսուցման շատ ճարտարապետություններում, դրա արդյունավետությունը կարող է տարբեր լինել՝ կախված ցանցի ճարտարապետությունից, տվյալների բաշխումից և հատուկ օգտագործման դեպքերից: Որոշ սցենարներում կարող են նախընտրելի լինել այլընտրանքներ, ինչպիսիք են շերտի նորմալացումը կամ օրինակի նորմալացումը:
