Пакетная нармалізацыя - гэта метад, які звычайна выкарыстоўваецца ў мадэлях глыбокага навучання для паляпшэння працэсу навучання і агульнай прадукцыйнасці мадэлі. Гэта асабліва эфектыўна ў глыбокіх нейронавых сетках, такіх як рэкурэнтныя нейронавыя сеткі (RNN), якія звычайна выкарыстоўваюцца для аналізу паслядоўных даных, уключаючы задачы прагназавання крыптавалют. У гэтым фрагменце кода адбываецца пакетная нармалізацыя