بیچ نارملائزیشن ایک تکنیک ہے جو عام طور پر ڈیپ لرننگ ماڈلز میں ٹریننگ کے عمل اور ماڈل کی مجموعی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ یہ خاص طور پر گہرے نیورل نیٹ ورکس میں موثر ہے، جیسے ریکرنٹ نیورل نیٹ ورکس (RNNs)، جو عام طور پر ترتیب ڈیٹا کے تجزیہ کے لیے استعمال ہوتے ہیں، بشمول cryptocurrency prediction tasks. اس کوڈ کے ٹکڑوں میں، بیچ نارملائزیشن ہے۔