Какие слои работают по-разному во время обучения и инференса?

Некоторые слои нейронных сетей ведут себя по-разному во время обучения и инференса (вычисления на новых данных). Основные из них:

• Dropout: во время обучения случайным образом "выключает" часть нейронов для предотвращения переобучения. Во время инференса все нейроны активны, а выходы масштабируются, чтобы компенсировать отсутствие dropout.

• Batch Normalization (BatchNorm): во время обучения нормализует входы слоя по текущему батчу, используя среднее и дисперсию батча. Во время инференса используется усреднённые статистики, накопленные за время обучения.

• Режимы работы некоторых слоев регуляризации: например, некоторые методы шумового регуляризатора активны только при обучении.

Таким образом, эти слои имеют разные режимы работы, которые контролируются флагом "training" или аналогичным параметром в фреймворках (например, model.train() и model.eval() в PyTorch).

Это важно учитывать, чтобы модель корректно работала и не переобучалась, и чтобы инференс был стабильным и воспроизводимым.