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Glossary

0-9
1-shot learning3D convolution5G + AI6DoF pose estimation7D representation8-bit quantization2-stage detector9-layer network0-shot learning4D data
A
AGI / Artificial General IntelligenceAttentionAutoencoderAlgorithmArtificial Intelligence (AI)
B
BackpropagationBatch NormalizationBERTBiasBoosting
C
ClusteringCNN / Convolutional Neural NetworkChatbotClassifier / ClassificationCross-Validation
D
Data AugmentationDeep LearningDeepfakeDeterministic ModelDiscriminative Model
E
EncoderEmbeddingEnsemble LearningEpochExplainable AI (XAI)
F
Foundation ModelFine-tuningFusion / Multimodal FusionFeature ExtractionForward Propagation
G
Graph Neural Network (GNN)GAN / Generative Adversarial NetworkGenerative AIGradient DescentGrounding
H
Hierarchical ModelHyperparameterHidden LayerHallucinationHeuristic
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JAXJitteringJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtaposition
K
Kernel TrickKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKnowledge Distillation
L
Learning RateLarge Language Model (LLM)Latent VariableLoss FunctionLSTM / Long Short-Term Memory
M
ModelMachine Learning (ML)Meta-learningMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
Neural NetworkNovelty Detection / Anomaly DetectionNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNormalization
O
Objective FunctionOptimizerOne-hot EncodingOnline LearningOverfitting
P
ParameterPromptPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretraining
Q
QueryQ-learningQuality EstimationQuantizationQueue / Buffer
R
Representation LearningRegularizationReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RNN / Recurrent Neural Network
S
SamplingSelf-Supervised LearningSequence ModelingSoftmaxSupervised Learning
T
TokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter TuningTraining Data
U
Universal Approximation TheoremU-NetUnderfittingUncertainty EstimationUnsupervised Learning
V
Validation SetVanishing / Exploding GradientVariational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemX-axis / feature axisXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI
Z
Zero-gradient phenomenonZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZero-shot Learning / Zero-shot inferenceZygosity in augmentation

Was ist Batch-Normalisierung

Batch-Normalisierung ist eine entscheidende Technik im Training von tiefen Lernmodellen, die darauf abzielt, die Trainingsgeschwindigkeit und Stabilität zu verbessern.


Die zentrale Idee besteht darin, die Eingaben jeder Schicht zu standardisieren, indem der Mittelwert und die Varianz in einem kleinen Bereich für jedes Mini-Batch von Daten gehalten werden. Diese Methode reduziert effektiv die interne Kovariateverschiebung und ermöglicht höhere Lernraten, wodurch die Konvergenz beschleunigt wird.


Die Bedeutung der Batch-Normalisierung zeigt sich in mehreren Aspekten. Erstens beschleunigt sie das Training von neuronalen Netzwerken, da standardisierte Daten den Lernprozess reibungsloser gestalten. Zweitens verbessert sie die Generalisierungsfähigkeit des Modells und verringert das Risiko von Overfitting. Darüber hinaus kann die Batch-Normalisierung in einigen Fällen einen bestimmten Grad an Regularisierung bieten, wodurch die Abhängigkeit von anderen Regularisierungstechniken wie Dropout minimiert wird.


Der Betriebsmechanismus umfasst die Berechnung des Mittelwerts und der Varianz des aktuellen Batches und dann die Standardisierung des Eingangs basierend auf diesen Statistiken. Anschließend werden die standardisierten Daten durch trainierbare Skalierungs- und Verschiebungsparameter angepasst. Dieser Prozess wird in jedem Trainingsschritt aktualisiert, sodass das Modell während des Trainings adaptiv angepasst werden kann.


Die Batch-Normalisierung ist jedoch nicht ohne Nachteile. In bestimmten Situationen, insbesondere bei kleinen Batch-Größen, können die Schätzungen von Mittelwert und Varianz instabil sein. Darüber hinaus kann die Batch-Normalisierung in bestimmten Netzwerkarchitekturen, wie z. B. rekursiven neuronalen Netzwerken, schlecht abschneiden.


Zukünftige Trends zeigen, dass die Batch-Normalisierung mit aufkommenden Regularisierungsmethoden wie Layer-Normalisierung und Gruppen-Normalisierung kombiniert werden könnte, um besser auf verschiedene Netzwerkarchitekturen und Aufgabenanforderungen zu reagieren. Insgesamt ist die Batch-Normalisierung zu einem unverzichtbaren Bestandteil des modernen tiefen Lernens geworden, das die Trainingseffizienz und die Modellleistung erheblich verbessert.