バッチノーマライゼーションとは？
バッチノーマライゼーション（Batch Normalization）とは、ディープラーニングにおける学習の安定化と高速化を目的とした手法です。各層の入力データを標準化（Normalization）することで、勾配消失問題を抑制し、AIは学習をスムーズに進めることが出来ます。
特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などの深層学習モデルで活用されています。
バッチノーマライゼーションの仕組み
バッチノーマライゼーションは、ニューラルネットワークの各層において入力データの分布を調整することで、学習を安定させる技術です。主な流れは以下の通りです。
入力データの標準化
- 各ミニバッチの平均・分散を計算し、標準化（Normalization）
- 各層でデータのばらつきを抑える
スケール・シフトの適用
- 各レイヤーの出力に適用し、最適な分布へ調整
学習の高速化
- 標準化されたデータにより勾配のスケールが安定
- 収束スピードが向上し、より少ないエポック数で学習可能
CNNへの活用事例
バッチノーマライゼーションは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に活用されており、特に学習の安定化と高速化が求められるシーンで効果を発揮します。
- 物体検出・顔認識モデルの精度向上
- 医療画像診断の精度向上（MRI,X線画像解析）
- 自動運転に交通標識の識別と分類の最適化
バッチノーマライゼーションに関連する専門用語
- ニューラルネットワーク（Neural Network）
人間の脳の神経回路を模倣した計算モデルであり、機械学習やディープラーニングの基盤となる技術です。 - 正規化（Normalization）
データスケールを統一する技術 - 活性化関数（Activation Function）
モデルの出力を調整する関数。 - 勾配消失（Gradient Vanishing）
学習が進まなくなる問題の解決策の一つ - ドロップアウト（Dropout）
過学習を抑えるための手法
