深層学習モデルの訓練は、計算コストと時間が大きな課題です。この課題に対し、「重み正規化（Weight Normalization）」というシンプルな手法が、訓練プロセスを大幅に加速させ、安定性を向上させるとして注目を集めています。この技術は、モデルの重みを再パラメータ化することで、最適化の効率を高めます。