Функция `BatchNorm2d` в PyTorch ‒ это слой пакетной нормализации٫ который применяется в нейронных сетях для стабилизации обучения и ускорения сходимости. Я сам использовал эту функцию в своих проектах и получил отличные результаты.
Основной целью пакетной нормализации является то, чтобы каждый мини-пакет данных, проходящий через сеть, имел нулевое математическое ожидание и единичную дисперсию. В результате этого нормализационного процесса, сеть становится более стабильной и способной выполнять более сложные задачи обработки информации;Когда данные подаются на вход слоя `BatchNorm2d`٫ он сначала вычисляет среднее и дисперсию для каждого измерения пакета данных. Затем٫ с помощью подсчитанных значений٫ каждый элемент входного пакета данных нормализуется путем вычитания среднего и деления на стандартное отклонение.Такая нормализация важна٫ так как помогает уменьшить эффекты смещения и масштабирования٫ что приводит к более стабильному обучению модели. Это особенно полезно в случаях٫ когда функции активации или веса сети могут иметь большие значения.
Помимо этого, BatchNorm2d также улучшает градиентный спуск и обеспечивает регуляризацию. Он предотвращает взрывные градиенты и ускоряет обучение модели. Кроме того, эта функция способна адаптироваться к различным статистическим свойствам данных и предотвращает переобучение.