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モデルが新しいデータに遭遇すると、予測の安定性を保つために自ら正規化します。
訓練中、その層は数値的不安定性を防ぐために活性化を自己正規化した。
訓練が進むにつれて、モデルが活性化を自己正規化していることに気づきました。
数回の反復の後、そのアルゴリズムは自己正規化してより一貫した出力を生成する傾向がある。
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