AI 요약관련 정보

• 배치 정규화는 입력 데이터 분포를 정규화 후 스케일링/시프트하여 최적 분포를 학습하는 과정 ⚙️.
• 미니 배치 평균/분산을 활용, 학습 시 베니싱 그래디언트 문제 완화 및 비선형성 유지 📈.
• 테스트 시, 학습 과정에서 계산된 이동 평균(Moving Average) 활용하여 평균/분산 추정 📊.
• 액티베이션 펑션과의 연관성을 이해하는 것이 배치 정규화 이해의 핵심🔑.
• 감마와 베타는 학습 가능한 파라미터로, 최적의 입력 분포를 찾도록 조정 🎯.