Descripción: Una capa de normalización es una capa en una red neuronal que normaliza los datos de entrada para mejorar la velocidad y estabilidad del entrenamiento. Este proceso implica ajustar la distribución de las activaciones de las neuronas, lo que ayuda a mitigar problemas como el desvanecimiento o explosión del gradiente. La normalización se puede realizar de diversas maneras, siendo las más comunes la normalización por lotes (Batch Normalization) y la normalización de capas (Layer Normalization). Estas técnicas permiten que los modelos se entrenen más rápido y con mayor eficacia, ya que estabilizan la distribución de las entradas a cada capa, lo que resulta en un aprendizaje más eficiente. Además, la normalización puede actuar como una forma de regularización, reduciendo la dependencia del modelo en la inicialización de los pesos y mejorando la generalización. En el contexto de frameworks de aprendizaje automático, la implementación de capas de normalización es sencilla y se ha convertido en una práctica estándar en el diseño de arquitecturas de redes neuronales modernas. Su uso se extiende a diversas aplicaciones, desde la visión por computadora hasta el procesamiento del lenguaje natural, donde la calidad y la velocidad del entrenamiento son cruciales para el rendimiento del modelo.
