Функция `BatchNorm2d` в фреймворке PyTorch представляет собой слой пакетной нормализации, который применяется в нейронных сетях. Этот слой является важным инструментом в области глубинного обучения и используется для улучшения обучения моделей и ускорения сходимости.
Основная цель пакетной нормализации ⎯ нормализовать входные данные путем вычитания среднего значения и деления на стандартное отклонение. Таким образом, каждая фича в мини-пакете будет иметь нулевое математическое ожидание и единичную дисперсию. Это позволяет сети легче учиться и быстрее сходиться.
Пакетная нормализация также помогает сети быть устойчивой к изменениям входных данных и предотвращает взрыв/затухание градиентов во время обучения. Благодаря нормализации значений, этот слой позволяет избежать проблем с исчезающим градиентом, что может случиться при использовании глубоких нейронных сетей.
Конкретный вид пакетной нормализации ⎯ `BatchNorm2d` ⎻ применяется для 2D данных, таких как изображения. Он нормализует каждый канал изображения в отдельности, сохраняя пространственные корреляции между пикселями. Это особенно важно при обработке изображений, поскольку позволяет модели лучше распознавать объекты на изображениях и улучшает общую производительность и качество модели.