KerasのBatchNormalizationの役割は何ですか？

BatchNormalizationは、深層ニューラルネットワークのトレーニングプロセスを加速し、モデルの汎化能力を向上させるために使用される一般的な正則化技術です。各ミニバッチの入力データを正規化することで、各特徴の平均が0に近く、分散が1に近づくようにすることで、モデルの安定性と収束速度を向上させる役割を果たします。

BatchNormalizationの主な役割は、以下の通りです。

1. BatchNormalizationを使用することで、深層ニューラルネットワークの内部共変量シフトを減らし、各層の入力分布を安定させることができ、モデルのトレーニング速度を速めることができます。
2. BatchNormalizationにより、モデルが過学習しないようになり、テストデータでの汎化能力が向上します。
3. 深層ニューラルネットワークでの勾配消失や爆発を軽減するために、BatchNormalizationは役立ちます。これにより、モデルをより簡単に最適化することが可能となります。
4. BatchNormalizationによりモデルが安定化するため、より大きな学習率を使用することができ、モデルの収束速度を加速させることができる。
5. 他の正則化技術への依存を減らす：BatchNormalization自体が正則化の効果を持ち、Dropoutなどの他の正則化技術への依存を減らすことができます。