Last updated on 21 oct. 2024

Comment la normalisation par lots affecte-t-elle le taux d’apprentissage et la perte de poids dans les réseaux neuronaux?

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La normalisation par lots est une technique qui aide les réseaux neuronaux à s’entraîner plus rapidement et de manière plus stable en réduisant le décalage des covariables internes. Cela signifie que la distribution des entrées à chaque couche du réseau ne change pas de manière significative pendant la formation, ce qui peut entraîner des problèmes d’optimisation basée sur le gradient. Dans cet article, vous apprendrez comment la normalisation par lots affecte le taux d’apprentissage et la perte de poids dans les réseaux neuronaux, et pourquoi ce sont des hyperparamètres importants à régler.

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