IoffeとSzegedyによって提案された「バッチ正規化（Batch Normalization）」に関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。
出典G検定オリジナル模擬試験
ア
ミニバッチごとに各チャンネルの平均と分散を計算して正規化した後、学習可能なスケーリング係数（γ）とシフト係数（β）を適用する。これにより学習の高速化、初期値依存性の低下、正則化効果が得られる。
イ
推論時にも、テストデータ全体のバッチ平均と分散をその場で毎回再計算して正規化を行う。
ウ
バッチサイズが 1 や 2 などの極小バッチのときに最も安定して高い精度を発揮する。
エ
自然言語処理の可変長テキスト処理において、Layer Normalizationよりも常に圧倒的に優れている。