O treinamento de uma rede neural, em particular redes profundas, pode ser bastante complexo e custoso. Nesse contexto, há diversas técnicas disponí...

O treinamento de uma rede neural, em particular redes profundas, pode ser bastante complexo e custoso. Nesse contexto, há diversas técnicas disponíveis para facilitar e acelerar esse processo, como a normalização em lote. Qual é a função principal da normalização em lote (batch normalization)?
Selecione a alternativa correta:
A. A normalização em lote tem como função principal evitar que modelo atinja um sobreajuste (overfitting).
B. Ele pode melhorar a convergência do algoritmo de retropropagação, normalizando os dados para atingir variância igual a um e média zero em cada minilote (mini-batch) do conjunto de treinamento.
C. A normalização em lote tem como objetivo melhorar o processo de treinamento quando consideramos dados ruidosos.
D. A normalização em lote tem como função principal melhorar a capacidade de generalização do modelo treinado.
E. Ele pode melhorar a convergência do algoritmo de retropropagação, normalizando os valores gerados nas camadas ocultas da rede para os exemplos contidos no minilote (mini-batch).