Изменения

'''Нормализация батчей''' (англ. batch-normalization) {{---}} это метод, который позволяет повысить производительность и стабилизировать работу [[Нейронные сети, перцептрон | искусственных нейронных сетей]]^{[на 10.01.18 не создан]}. Суть данного метода заключается в том, что некоторым слоям нейронной сети на вход подаются данные, предварительно обработанные и имеющие нулевое [[Математическое ожидание случайной величины|математическое ожидание]] и единичную [[Дисперсия случайной величины|дисперсию]]. Впервые данный метод был представлен в <ref>[https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf Ioffe S., Szegedy C. {{---}} Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift, 2016]</ref>.

[[File:bn_exp_1.png|300px|thumb|Рисунок 3. Точность распознавания в зависимости от итерации обучения. Оранжевая кривая изображает результаты для модели с использованием нормализации батчей, синяя кривая {{---}} без. Иллюстрация из [https://github.com/udacity/deep-learning/blob/master/batch-norm/Batch_Normalization_Lesson.ipynb статьи].]][[File:bn_exp_2.png|300px|thumb|Рисунок 4. Точность распознавания в зависимости от итерации обучения c использованием сигмоиды в качетсве функции активации. Иллюстрация из [https://github.com/udacity/deep-learning/blob/master/batch-norm/Batch_Normalization_Lesson.ipynb статьи].]]