¡BatchNorm gana el Premio Test-of-Time en #ICML2025! 🎉 BatchNorm revolucionó el aprendizaje profundo al abordar el cambio de covariables internas, que puede ralentizar el aprendizaje, limitar las tasas de aprendizaje y dificultar el entrenamiento de redes profundas. Al normalizar las entradas dentro de cada mini-lote, BatchNorm estabilizó y aceleró significativamente el entrenamiento. Permitió tasas de aprendizaje más altas, mejoró el flujo de gradientes y allanó el camino para arquitecturas mucho más profundas como ResNet. Más allá de reducir el cambio de covariables internas, BatchNorm también suaviza el paisaje de optimización y mejora la generalización del modelo, convirtiéndose en una piedra angular del entrenamiento moderno de redes neuronales. ¡Muy bien merecido, @Sergey_xai y @ChrSzegedy!