რომელი ფენები მუშაობენ ნეირონულ ქსელებში განსხვავებულად ტრენინგისა და inference-ის დროს (Dropout, BatchNorm და სხვა)?

Некоторые слои нейронных сетей ведут себя по-разному на этапах обучения (train) и inference (inference):

• Dropout: во время обучения случайно "выключает" часть нейронов для предотвращения переобучения, а при инференсе все нейроны активны, при этом выходы масштабируются для компенсации.
• Batch Normalization (BatchNorm): во время обучения нормализует входы слоя по текущему батчу, обновляя статистики (среднее и дисперсию), а при инференсе использует накопленные статистики для стабильности.

Таким образом, эти слои адаптируют свое поведение, чтобы обеспечить лучшее обучение и корректную работу модели при предсказании.