Keras BatchNormalization — 정규화 레이어

Keras BatchNormalization — 정규화 레이어

keras.layers.BatchNormalization() 은 축(axis)을 따라 활성화를 정규화하는 레이어예요. 훈련 중 미니배치 통계, 평가 중 이동 통계를 사용하며, 학습 가능한 감마·베타를 둬요.

사용법

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"),
    keras.layers.BatchNormalization(),
    keras.layers.MaxPooling2D(),
])

특징

• axis 인자로 정규화할 축을 지정(컨볼루션 기본값은 채널 축).
• momentum 으로 이동 통계 갱신 속도를 조절하고, epsilon 으로 분모 안정화 값을 둔다.
• center/scale 로 베타·감마 사용 여부를 켜고 끌 수 있어요.

사용 팁

• 컨볼루션 뒤에 활성화 전에 넣는 것이 일반적이에요.
• 추론 시 Keras가 자동으로 이동 통계를 사용하므로 별도 처리 불필요해요.

더 알아보기

• Keras BatchNormalization
• PyTorch BatchNorm2d 문서