Chuẩn hóa hàng loạt là một kỹ thuật thường được sử dụng trong các mô hình học sâu để cải thiện quá trình đào tạo và hiệu suất tổng thể của mô hình. Nó đặc biệt hiệu quả trong các mạng thần kinh sâu, chẳng hạn như mạng thần kinh tái phát (RNN), thường được sử dụng để phân tích dữ liệu chuỗi, bao gồm các nhiệm vụ dự đoán tiền điện tử. Trong đoạn mã này, chuẩn hóa hàng loạt là