Batch normalization, em sua formulação usual,

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A normalização acontece dentro da rede.

A remove permanentemente todas as médias do dataset original. B é uma técnica de balanceamento de classes. C substitui a função de perda. D funciona apenas em inferência. E normaliza ativações com estatísticas do mini-batch durante o treinamento e mantém parâmetros aprendíveis de escala e deslocamento.

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