La normalizzazione in batch è una tecnica comunemente usata nei modelli di deep learning per migliorare il processo di training e le prestazioni complessive del modello. È particolarmente efficace nelle reti neurali profonde, come le reti neurali ricorrenti (RNN), che sono comunemente utilizzate per l'analisi dei dati di sequenza, comprese le attività di previsione delle criptovalute. In questo frammento di codice, la normalizzazione batch è