Изменения
→Описание метода
<tex>y^{(k)} = \gamma^{(k)} \hat{x}^{(k)} + \beta^{(k)}</tex>.
Данные параметры настраиваются в процессе обучения вместе с остальными [[Настройка гиперпараметров|гиперпараметрами]]<sup>[на 10.01.18 не создан]</sup> параметрами модели.
Пусть обучение модели производится с помощью пакетов <tex>B</tex> размера <tex>m</tex>: <tex>B = \{x_{1},\ldots, x_{m}\}</tex>. Здесь нормализация применяется к каждой компоненте входа с номером <tex>k</tex> отдельно, поэтому в <tex>x^{(k)}</tex> индекс опускается для ясности изложения. Пусть были получены нормализованные значения пакета <tex>\hat{x}_{1},\ldots, \hat{x}_{m}</tex>. После применения операций сжатия и сдвига были получены <tex>y_{1},\ldots, y_{m}</tex>. Обозначим данную функцию пакетной нормализации следующим образом:
