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^h English (en)	{{Term\|batch normalization}} became one of the most ubiquitous components in {{Term\|deep learning}} architectures. It was adopted almost universally in convolutional networks throughout the late 2010s and remains standard in many architectures. The technique's success inspired a family of normalization methods, including {{Term\|layer normalization}} (preferred in {{Term\|transformer\|Transformers}} and recurrent networks), instance normalization (used in style transfer), and group normalization (useful for small batch sizes).
^h Spanish (es)	La {{Term\|batch normalization\|normalización por lotes}} se convirtió en uno de los componentes más omnipresentes de las arquitecturas de {{Term\|deep learning\|aprendizaje profundo}}. Se adoptó de forma casi universal en las redes convolucionales a finales de la década de 2010 y sigue siendo estándar en muchas arquitecturas. El éxito de la técnica inspiró una familia de métodos de normalización, incluida la {{Term\|layer normalization\|normalización por capas}} (preferida en los {{Term\|transformer\|Transformers}} y las redes recurrentes), la normalización por instancia (utilizada en la transferencia de estilo) y la normalización por grupos (útil para tamaños de lote pequeños).
^h Chinese (zh)	{{Term\|batch normalization\|批归一化}}成为{{Term\|deep learning\|深度学习}}架构中最普遍的组件之一。在 2010 年代后期，它几乎在所有卷积网络中都被采用，并且在许多架构中仍然是标准做法。该技术的成功启发了一系列归一化方法，包括{{Term\|layer normalization\|层归一化}}（在{{Term\|transformer\|Transformer}} 和循环网络中更受青睐）、实例归一化（用于风格迁移）和组归一化（适用于小批量大小）。