Die Batch-Normalisierung ist eine Technik, die häufig in Deep-Learning-Modellen verwendet wird, um den Trainingsprozess und die Gesamtleistung des Modells zu verbessern. Es ist besonders effektiv in tiefen neuronalen Netzen wie rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs), die häufig für die Analyse von Sequenzdaten verwendet werden, einschließlich Aufgaben zur Vorhersage von Kryptowährungen. In diesem Codeausschnitt handelt es sich um eine Batch-Normalisierung