Treino: Z-score Global vs Normalização por Lote 🏋️

Mesma rede, mesmo dataset — Z-score global usa as estatísticas de todo o conjunto; batch norm recalcula a média e o desvio a cada mini-lote.

Dataset: Crédito aprovado ou reprovado

Amostra

x̂ Idade

x̂ Salário

Crédito

μ_idade = 0 σ_idade = 0 μ_sal = 0 σ_sal = 0

✅

Com Z-score global, cada feature é normalizada com a média e desvio do dataset inteiro. As estatísticas são fixas durante todo o treino.

Regressão logística 2 → 1 (Z-score Global)

η (taxa aprendizado): 0.0900

Escolha o tipo de normalização e clique em treinar para comparar a dinâmica das duas abordagens.

Gradientes médios nas entradas ✅ equilibrado

Idade

0.000

Salário

0.000

Loss atual:0.000

Maior |Δw|:0.000

Var(pred):0.000

Pesos atuais

Predições do MLP

Mudanças por época