CNN의 핵심 구조인 Batch Normalization (BN) 과 다양한 Normalization 기법CNN 학습 안정화와 수렴 가속을 위해 왜 normalization이 필요한지, 수식적으로 어떻게 작동하는지, 그리고 실제 학습/테스트 단계에서의 차이점Batch Normalization의 개념등장 배경딥러닝 학습이 깊어질수록 Internal Covariate Shift (내부 공변량 변화) 문제가 생김.즉, 각 레이어 입력 분포가 학습 도중 계속 변해서, 이전 레이어 학습 변화가 다음 레이어에 계속 영향을 줌.그 결과:학습 속도 ↓초기화에 민감학습 불안정해결 아이디어“각 레이어의 출력을 정규화(normalize) 하자!”즉, 한 배치(batch) 내의 activation을 평균 0, 분산 1로 맞추..
