São utilizadas estatísticas do batch ou parâmetros guardados na normalização em batch na inferência?

Durante a inferência (previsão), na normalização em lote são utilizados os parâmetros armazenados: estatísticas médias (média e variância), acumuladas durante o treino do modelo, e não as estatísticas do lote atual.

Isto deve-se ao facto de que, durante a inferência, o modelo normalmente processa um ou poucos exemplos, e as estatísticas de lotes tão pequenos podem ser instáveis e não refletir a imagem geral dos dados.

Por isso:

• Durante o treino, as estatísticas do lote são usadas para normalizar e atualizar os parâmetros globais.
• Durante a inferência, é aplicada a média móvel e a variância armazenadas para normalizar os dados de entrada.

Isto garante estabilidade e coerência no funcionamento do modelo com novos dados.