Descripción: La normalización por capas es una técnica utilizada en el ámbito de las redes neuronales para normalizar las activaciones a través de las características para cada ejemplo de entrenamiento. Esta técnica se aplica a las activaciones de las capas intermedias de una red neuronal, lo que permite que cada capa tenga una distribución más estable y controlada. Al normalizar las activaciones, se busca reducir la covariación interna de las capas, lo que facilita el entrenamiento y mejora la convergencia del modelo. La normalización por capas se basa en el cálculo de la media y la varianza de las activaciones de cada capa, ajustando así las activaciones para que tengan una media de cero y una varianza de uno. Esto no solo ayuda a estabilizar el aprendizaje, sino que también permite que las redes neuronales sean más robustas frente a cambios en la distribución de los datos. Además, la normalización por capas puede ser combinada con otras técnicas de regularización, como el dropout, para mejorar aún más el rendimiento del modelo. En el contexto de la computación neuromórfica, esta técnica puede ser relevante para simular el comportamiento de las neuronas biológicas, donde la normalización de las señales puede influir en la forma en que se procesan y transmiten la información en redes neuronales artificiales.
