正規化層

問題

深いニューラルネットワークの学習を安定させるためにバッチ正規化を使う場合、最も適切な説明を1つ選べ。

1. A. ミニバッチ内の平均や分散を用いて中間層の出力を正規化する手法である
2. B. 1つのサンプル内のチャンネル方向だけを必ず正規化する手法である
3. C. すべての重みを0に固定する正則化手法である
4. D. 個人情報を仮名加工情報にする法律手続である

解説（正解: A）

正解はA。バッチ正規化は、ミニバッチ内の統計量を利用して中間層の出力を正規化する手法である。学習を安定させ、深いネットワークの訓練をしやすくする効果が期待される。Bはインスタンス正規化やレイヤー正規化との違いを混同した説明である。