Ce straturi din rețelele neuronale se comportă diferit în timpul antrenamentului și inferenței (Dropout, BatchNorm etc.)?

Unele straturi ale rețelelor neuronale se comportă diferit în etapele de antrenament (train) și inferență (inference):

• Dropout: în timpul antrenamentului, dezactivează aleatoriu o parte dintre neuroni pentru a preveni supraînvățarea, iar în timpul inferenței, toți neuronii sunt activi, iar ieșirile sunt scalate pentru a compensa.
• Normalizarea pe lot (BatchNorm): în timpul antrenamentului, normalizează intrările stratului pe baza lotului curent, actualizând statisticile (media și dispersia), iar în timpul inferenței, utilizează statisticile acumulate pentru stabilitate.

Astfel, aceste straturi își adaptează comportamentul pentru a asigura o învățare mai bună și o funcționare corectă a modelului la predicții.