Normalization)とは、深層学習においてニューラルネットワークの学習を安定化させ、効率を向上させるためのテクニックです。Normalization)はミニバッチごとにデータを正規化(平均を0、分散を1に)します。これにより、学習の速度が向上し、過学習のリスクを減らす効果があります。活性化関数の選択によって生じる勾配消失問題を緩和し、より深いネットワークの学習が可能になります。バッチ正規化は、特に深いニューラルネットワークやリカレントニューラルネットワーク(RNN)などで広く用いられ、学習の効率を劇的に向上させる重要な技術です。Normalization)に関連する単語は以下の通りです。Normalization)とは、コンピュータがデータを使って学ぶときに、学びやすくするための方法です。コンピュータがたくさんの写真を使って物を覚えるとき、毎回データの形や範囲がバラバラだとうまく覚えられないことがあります。Normalization)はデータを少し調整して「同じような形」に揃えることで、コンピュータがもっと早く、安定して学べるようにします。このおかげで、たくさんのデータを使った学習でも、コンピュータは迷わずに賢くなっていけるんです。AI関連の用語集【まとめ】AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方はぜひご覧ください。このコンテンツはクラベルAI運営事務局が作成しております。事務局メンバーには、第1回生成AIパスポートの資格保有者も在籍。AI活用における、誰に・何を・どう聞けばいいの?というところからAIを使った大規模開発の相談まで、「クラベルAI」なら何度でも無料でご相談いただけます。ご相談内容に合わせて最適なパートナーとのマッチングサービスも提供。提携パートナーも随時募集中です。(個人・法人どなた様もご応募可能いただけます。AI活用の第一相談所を目指し、日々有益な情報発信に努めております。ご意見・ご感想等ございましたらお気軽にご連絡ください。運営会社は株式会社フィオリエラ(https://fioriera.co.jp/)です。内容をご確認の上、チェックをお願いします。