Batch Normalization

Bu fonksiyon bloğu, sinir ağı katmanlarına batch normalizasyon uygulamak için kullanılır. Batch normalizasyon, bir önceki aktivasyon katmanının çıktısını normalize ederek derin ağların eğitim hızını ve istikrarını artırır.

📥 Girdiler

Bu fonksiyon bloğunun doğrudan girişi yoktur.

📤 Çıktılar

Bu fonksiyon bloğu doğrudan çıktılar üretmez, ancak modeldeki diğer bağlı katmanların performansını geliştirmeye olanak tanır.

🕹️ Kontroller

Bu fonksiyon bloğunun kullanıcı girişi için görünür kontrolleri yoktur; sinir ağı mimarisinin bir parçası olarak otomatik olarak çalışır.

🎨 Özellikler

Layer Integration Sinir ağı mimarisi içinde sorunsuz bir şekilde bütünleşir, model performansını artırır.

Training Stability Eğitim sırasında kararlı gradyanların korunmasına yardımcı olur, bu da daha hızlı yakınsamaya yol açar.

Improved Performance Daha verimli eğitim sağlar ve model doğruluğunu artırabilir.

📝 Kullanım Talimatları

1. Integrate Into Model: Bu bloğu, batch normalizasyonunun istenildiği sinir ağı mimarisine bağlayın; genellikle aktivasyon katmanlarından sonra yerleştirilir.

2. Run Model Training: Model eğitimine devam edin; bu blok, eğitim süreci sırasında aktivasyonları otomatik olarak normalize edecektir.

📊 Değerlendirme

Bir eğitim oturumu sırasında, bu fonksiyon bloğu etkinleştirmeleri normalize ederek ağın performansını önemli ölçüde etkiler; bu da daha hızlı eğitim ve daha iyi yakınsama sağlamaktadır.

💡 İpuçları ve Püf Noktaları

Layer Ordering

Batch normalizasyon kullanırken, optimal sonuçlar için bunu hemen konvolüsyonel veya yoğun katmandan sonra ve aktivasyon katmanından önce yerleştirin.

Tuning Hyperparameters

Batch normalizasyonu kullanırken farklı öğrenme oranlarıyla deney yapın, çünkü normalizasyon öğrenme sürecinin hassasiyetini azaltabilir.

Combine with Dropout

Batch normalizasyonunu dropout katmanlarıyla etkili bir şekilde birleştirerek modeli daha fazla düzenleyebilirsiniz.

🛠️ Sorun Giderme

Model Not Converging

Model yakınsamıyorsa, batch normalizasyon katmanlarının ağ içinde doğru bir şekilde yerleştirildiğinden emin olun ve öğrenme oranı ayarlarını kontrol edin.

Input Shape Issues

Girdi şekillerinin beklendiği gibi eşleştiğinden emin olun. Batch normalizasyonu, tipik olarak önceki katmanlardan kaynaklanan doğru şekilde biçimlendirilmiş bir girdi tensörüne ihtiyaç duyar.