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Name	Current message text
^h English (en)	The authors also observed that {{Term\|batch normalization}} reduces the dependence on precise initialization, permits higher {{Term\|learning rate\|learning rates}} without divergence, and provides a mild {{Term\|regularization}} effect because each sample's normalized value depends on the other samples in its {{Term\|mini-batch}}, introducing stochastic noise.
^h Spanish (es)	Los autores también observaron que la {{Term\|batch normalization\|normalización por lotes}} reduce la dependencia de una inicialización precisa, permite {{Term\|learning rate\|tasas de aprendizaje}} más altas sin divergencia y proporciona un leve efecto de {{Term\|regularization\|regularización}}, ya que el valor normalizado de cada muestra depende de las demás muestras de su {{Term\|mini-batch\|minilote}}, introduciendo ruido estocástico.
^h Chinese (zh)	作者还观察到，{{Term\|batch normalization\|批归一化}}降低了对精确初始化的依赖，允许使用更高的{{Term\|learning rate\|学习率}}而不发散，并提供了轻微的{{Term\|regularization\|正则化}}效果，因为每个样本的归一化值取决于其{{Term\|mini-batch\|小批量}}中的其他样本，从而引入了随机噪声。