ディープラーニング
バッチ学習を行う際に、バッチ正則化層を設け、白色化 (入力データを平均 0、分散 1 に正則化) する。従来は、内部共変量シフト (internal covariance shift) を抑えることで、学習が効率的に進むとされていたが、現在では単に内部共変量シフトだけによるものではないと考えられている。
深層学習以外でも広く使われているが、入力データが画像など、どのようなテストデータが来るかあらかじめある程度の想定(モデル化)ができる場合は、たとえば画像の回転や引き延ばしを行うことで入力データ数を増やすことも昔から行われている。