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^h English (en)	'''Batch normalization''' (often abbreviated '''BatchNorm''' or '''BN''') is a technique for improving the speed, stability, and performance of deep neural networks by normalizing the inputs to each layer. Introduced by Ioffe and Szegedy in 2015, it has become a standard component in most modern {{Term\|deep learning}} architectures.
^h Spanish (es)	La '''normalización por lotes''' (a menudo abreviada como '''BatchNorm''' o '''BN''') es una técnica para mejorar la velocidad, la estabilidad y el rendimiento de las redes neuronales profundas mediante la normalización de las entradas de cada capa. Introducida por Ioffe y Szegedy en 2015, se ha convertido en un componente estándar en la mayoría de las arquitecturas modernas de {{Term\|deep learning\|aprendizaje profundo}}.
^h Chinese (zh)	'''批归一化'''（通常缩写为 '''BatchNorm''' 或 '''BN'''）是一种通过对每一层的输入进行归一化来提高深度神经网络速度、稳定性和性能的技术。它由 Ioffe 和 Szegedy 于 2015 年提出，已成为大多数现代{{Term\|deep learning\|深度学习}}架构中的标准组件。