Regarding the regularizing effect, due to each batch being different, each sample will be normalized by slightly different statistics based upon the batch it is in. Hence, the network will see various slightly altered versions of a single input which helps the network learn to be more robust against slight variations in the input and prevent overfitting. Another benefit of batch normalisation is that training is a lot faster.
En ce qui concerne l’effet de régularisation, étant donné que chaque batch est différent, chaque échantillon sera normalisé par des statistiques légèrement différentes en fonction du lot dans lequel il se trouve. Ainsi, le réseau verra différentes versions légèrement modifiées d’une même entrée, ce qui l’aidera à apprendre à être plus robuste contre de légères variations de l’entrée et à éviter le surentraînement. Un autre avantage de la batch normalisation est que l’entraînement est beaucoup plus rapide.