Пакетното нормализиране е техника, която обикновено се използва в модели за дълбоко обучение за подобряване на процеса на обучение и цялостната производителност на модела. Той е особено ефективен в дълбоки невронни мрежи, като повтарящи се невронни мрежи (RNN), които обикновено се използват за анализ на последователни данни, включително задачи за прогнозиране на криптовалута. В този кодов фрагмент партидната нормализация е