배치 정규화
학습 과정에서 각 층의 활성화 값을 정규화하여 학습 속도를 높이고 초기화에 대한 의존도를 낮추는 기법이다. 안드레 카파시 강의의 중반부에서 다루는 핵심적인 최적화 기술로, 모델의 안정성을 높이지만 구현 과정에서 인덱싱과 차원 계산이 복잡하여 많은 학습자가 어려움을 겪는 지점이다.