Batch-Normalisierung
Batch-Normalisierung ist eine transformative Technik im Deep Learning, die den Trainingsprozess von neuronalen Netzwerken erheblich verbessert, indem sie interne Kovariatenverschiebungen adressiert, Aktivierungen stabilisiert und ein schnelleres sowie stabileres Training ermöglicht.
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