Descripción: La normalización por lotes es una técnica utilizada en el entrenamiento de redes neuronales profundas que busca mejorar la estabilidad y la velocidad del aprendizaje. Consiste en normalizar las entradas de cada capa de la red, ajustando la media y la varianza de los datos a lo largo de un mini-lote de entrenamiento. Esto ayuda a mitigar el problema del ‘desvanecimiento del gradiente’ y permite que las redes aprendan de manera más eficiente al mantener las activaciones dentro de un rango más manejable. La normalización por lotes se aplica a cada capa de la red, lo que significa que cada activación se normaliza antes de ser pasada a la siguiente capa. Esta técnica no solo acelera el proceso de entrenamiento, sino que también puede actuar como una forma de regularización, reduciendo la necesidad de técnicas adicionales como el ‘dropout’. En el contexto de redes neuronales convolucionales (CNN), recurrentes (RNN) y generativas antagónicas (GAN), la normalización por lotes se ha convertido en una práctica estándar, contribuyendo a la mejora del rendimiento en tareas complejas como la clasificación de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural y la generación de contenido.
Historia: La normalización por lotes fue introducida por Sergey Ioffe y Christian Szegedy en 2015 en su artículo ‘Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift’. Este trabajo propuso la técnica como una solución al problema del ‘desplazamiento de covariables internas’, que se refiere a cómo las distribuciones de las activaciones cambian durante el entrenamiento, lo que dificulta el aprendizaje. Desde su introducción, la normalización por lotes ha sido ampliamente adoptada en diversas arquitecturas de redes neuronales y ha influido en el desarrollo de nuevas técnicas de normalización.
Usos: La normalización por lotes se utiliza principalmente en el entrenamiento de redes neuronales profundas para mejorar la convergencia y la estabilidad del aprendizaje. Es especialmente útil en redes convolucionales para tareas de visión por computadora, así como en redes recurrentes para el procesamiento de lenguaje natural. También se aplica en redes generativas antagónicas para estabilizar el entrenamiento de los generadores y discriminadores.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de normalización por lotes se encuentra en la arquitectura ResNet, donde se utiliza para facilitar el entrenamiento de redes muy profundas. Otro caso es el uso de normalización por lotes en modelos de procesamiento de lenguaje natural, como BERT, donde ayuda a mejorar la eficiencia del entrenamiento y la calidad de las representaciones aprendidas.
