Normalizacja wsadowa to technika powszechnie stosowana w modelach głębokiego uczenia się w celu usprawnienia procesu uczenia i ogólnej wydajności modelu. Jest szczególnie skuteczny w głębokich sieciach neuronowych, takich jak rekurencyjne sieci neuronowe (RNN), które są powszechnie używane do analizy danych sekwencyjnych, w tym zadań przewidywania kryptowalut. W tym fragmencie kodu normalizacja wsadowa jest