-
Почему важно правильно нормировать входные данные
В современном мире искусственного интеллекта и машинного обучения именно данные играют решающую роль. Даже самая сложная нейросеть не сможет показать хорошие результаты, если подаваемая ей информация не подготовлена должным образом. Одним из ключевых этапов этой подготовки является нормализация входных данных — процесс приведения значений признаков к единому масштабу. На первый взгляд это может показаться технической…
-
Что скрывает слой нормализации: как BatchNorm влияет на результаты
Современные нейросети стали значительно глубже и сложнее, чем их предшественники десятилетней давности. Сотни слоев, миллионы параметров и сложные архитектуры требуют особого подхода к стабилизации обучения. Одним из ключевых открытий, сделавших возможным эффективное обучение глубоких моделей, стал слой Batch Normalization (BatchNorm). Сегодня он используется почти во всех архитектурах — от сверточных сетей для обработки изображений до…