batch normalization ne demek?

Batch normalization, derin öğrenme modellerinde kullanılan bir normalleştirme tekniğidir. Amaç, modelin daha hızlı ve daha istikrarlı bir şekilde eğitilmesini sağlamaktır.

Derin öğrenme modelleri, genellikle çok sayıda katmandan ve parametreden oluşur. Bu da modelin eğitimini zorlaştırır çünkü her bir katmanın veya parametrenin giriş dağılımı eğitim süreci boyunca değişebilir. Bu durum, bazı katmanların aşırı uyarılmasına veya diğerlerinin yetersiz uyarılmasına neden olabilir.

Batch normalization, bu sorunu çözmek için kullanılan bir yöntemdir. Temel olarak, bir mini-batch içerisindeki örneklerin özellikleri üzerinde bir normalleştirme işlemi yapar. Bu normalleştirme, her bir özelliğin ortalama değerinin sıfır ve varyansının bir olacak şekilde ayarlanmasıyla gerçekleştirilir.

Bu normalleştirme işlemi, katmanların girişlerini daha dengeli hale getirir ve eğitim sürecinin daha istikrarlı olmasını sağlar. Ayrıca, gradientlerin daha iyi yayılmasını ve daha iyi öğrenme hızı sağlamasına da yardımcı olur.

Batch normalization, ağın daha hızlı eğitilmesine olanak sağlar çünkü her bir mini-batch üzerinde yapılan normalleştirme hesaplamaları paralel olarak gerçekleştirilebilir. Ayrıca, modelin verimsiz parametre seçimine veya aşırı uydurmaya daha dayanıklı olmasını sağlar.

Sonuç olarak, batch normalization, derin öğrenme modellerinin daha hızlı, daha istikrarlı ve daha iyi genelleştirme yapmasını sağlayan bir normalleştirme yöntemidir.