バッチ正規化
バッチ正規化
バッチ正規化とは、モデルの学習の際にミニバッチを平均0、標準偏差が1となるように正規化を行うことで学習を効率的に行う手法です。
ミニバッチはランダムに選ばれるため、特徴量のスケールが異なることがあり、これにより学習が安定しなくなります。この特徴量のスケールを一定にすることにより、ミニバッチの選出による影響をモデルの学習が受けづらくなります。
クイズ
以下の文章を読み､空欄（ア）に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ｡
高い表現力を持つニューラルネットワークは訓練データでの正解率のみ高くなってしまい、汎用性がなくなってしまう過学習を起こしやすいという性質をもっている。現在、過学習のさまざまな対策が提案されている。例えば、一部の層の出力を正規化する（ア）がある。
バッチ正規化を行うことにより、過学習が起きにくくなる、重みの初期値に対する依存性を下げる効果が期待できる、学習率の大きな値に設定しても学習がうまくいきやすくなったりするなど、さまざまなメリットがあります。
（参考: G検定公式テキスト 第2版 第5章 5-6 P188-189)
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