Descripción: La normalización de capa de entrada es una técnica utilizada para ajustar y escalar las entradas a una red neuronal, asegurando que cada característica tenga una distribución similar. Este proceso es fundamental para mejorar la convergencia del modelo durante el entrenamiento, ya que ayuda a mitigar problemas relacionados con la escala de los datos. Al normalizar las entradas, se busca que cada característica tenga una media cercana a cero y una desviación estándar de uno, lo que permite que el algoritmo de optimización funcione de manera más eficiente. Esta técnica se implementa comúnmente en redes neuronales profundas, donde las diferencias en la escala de las características pueden llevar a un aprendizaje ineficiente y a un rendimiento subóptimo. La normalización de capa de entrada no solo mejora la velocidad de entrenamiento, sino que también puede contribuir a una mejor generalización del modelo, reduciendo el riesgo de sobreajuste. En el contexto del aprendizaje profundo, esta técnica se puede aplicar fácilmente utilizando capas específicas que permiten la normalización de los datos de entrada, integrándose de manera fluida en el flujo de trabajo de construcción y entrenamiento de modelos.
