Batch Norm이란?
미니배치 단위로 층 입력을 평균 0, 분산 1로 정규화하는 기법이다. 2015년 제안.
효과
- 학습 속도 가속
- 초기값에 둔감
- 정규화 효과
변형
Layer Norm (Transformer 표준), Group Norm, RMSNorm.
Batch Normalization란?
정의
층마다 입력을 정규화해 학습을 안정화하는 기법. 이미지 모델의 표준.
🔗 함께 보면 좋은 용어
AI 전체 →멀티 에이전트 오케스트레이션
Supervisor·Hierarchy·Network 패턴으로 여러 에이전트 조율.
청킹 전략 상세
고정·문장·계층·의미론적·Agentic 청킹. RAG 품질의 결정.
추론 지연 최적화
TTFT·TPS·Batching·KV Cache·Speculative·Quantization 조합.
A2A
Agent-to-Agent Protocol
에이전트 간 통신 표준. Google이 제안. MCP와 상호 보완.
Accuracy
전체 예측 중 맞춘 비율. 클래스 불균형 시 오해를 유발할 수 있음.
Activation Function
신경망 뉴런의 비선형 변환. ReLU·GELU·Sigmoid·Tanh.