# 배치 정규화 개요 **배치 정규화**(Batch Normalization, 이하 배치정규화)는 딥러닝 모델의 학습 속도를 향상시키고, 학습 과정을 안정화하기 위해 제안된 기술이다. 2015년 세르게이 이고르(Sergey Ioffe)와 크리스티안 슈미트(CChristian Szegedy)가 발표한 논문 *"Batch Normalization: Acc...
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# 정규화 ## 개요 정규화(Normalization)는 데이터과학과 머신러닝 분야에서 모델의 성능을 향상시키고 학습 과정을 안정화하기 위해 사용되는 핵심 기법 중 하나입니다. 주로 입력 데이터나 모델 내부의 활성값(activations)을 특정 범위나 분포로 조정함으로써 기울기 소실(gradient vanishing) 또는 기울기 폭주(gradient...