کاهش دقت در هنگام افزودن نرمال سازی دسته ای به یک شبکه غیر معمول نیست، به خصوص اگر شبکه از قبل به خوبی آموزش دیده باشد. این می تواند اتفاق بیفتد زیرا نرمال سازی دسته ای می تواند توزیع فعال سازی ها را تغییر دهد و مشکل بهینه سازی را سخت تر کند.
در اینجا چند پیشنهاد برای کمک به حل مشکل وجود دارد:
1- تنظیم دقیق پارامترهای نرمال سازی دسته ای: می توانید فراپارامترهای نرمال سازی دسته ای مانند تکانه، اپسیلون یا گاما را تنظیم کنید.
2- یک روش نرمال سازی متفاوت را امتحان کنید: به جای نرمال سازی دسته ای، می توانید سایر تکنیک های عادی سازی مانند نرمال سازی لایه یا نرمال سازی وزن را امتحان کنید.
3- نرخ یادگیری را بررسی کنید: کاهش نرخ یادگیری میتواند به جلوگیری از بهینهساز از حل بهینه کمک کند.
4- وزنها را مجدداً راهاندازی کنید: راهاندازی متفاوت وزنها قبل از افزودن نرمالسازی دستهای میتواند به بهبود عملکرد کمک کند.
5- با معماری های مختلف آزمایش کنید: سعی کنید از معماری شبکه متفاوتی مانند اضافه کردن لایه های بیشتر یا تغییر اندازه لایه ها استفاده کنید تا ببینید آیا تأثیر مثبتی بر عملکرد دارد یا خیر.
به یاد داشته باشید که همیشه از دست دادن و دقت را در مجموعه های آموزشی و اعتبارسنجی نظارت کنید تا بفهمید تغییراتی که ایجاد می کنید چگونه بر عملکرد تأثیر می گذارد.