В чём разница между обучением и инференсом в контексте нейронных сетей?

Разница между обучением и инференсом в контексте нейронных сетей заключается в назначении этих этапов. dtf.ru

Обучение — это этап формирования модели, на котором нейросеть настраивается, встраивая вероятностные паттерны на основе большого объёма данных. dtf.ru На этом этапе модель получает миллионы примеров — фотографии, тексты, аудиозаписи — и каждый раз её ответы сверяют с правильными. club.dns-shop.ru Внутри нейросети происходит тонкая настройка весов связей между искусственными нейронами. club.dns-shop.ru

Инференс — это этап применения модели, на котором нейросеть использует уже сформированные структуры, чтобы сгенерировать ответ на текущий ввод. dtf.ru На этом этапе модель берёт входные данные, прогоняет их через свои слои, которые сохранили все накопленные знания, и выдаёт результат. club.dns-shop.ru

Некоторые другие различия:

• Изменение параметров. dtf.ru Во время обучения параметры модели (веса и смещения в нейронной сети) изменяются на каждом шаге в ответ на ошибку. dtf.ru В режиме инференса параметры полностью зафиксированы: модель больше ничего не меняет в себе. dtf.ru
• Использование данных. dtf.ru В обучении модель обрабатывает сотни гигабайт текстов, не зная, как они будут использоваться. dtf.ru В инференсе она работает с конкретным, коротким запросом пользователя. dtf.ru
• Стоимость вычислений и ресурсоёмкость процессов. dtf.ru Обучение — дорогостоящий, долгий и требовательный процесс. dtf.ru Инференс — быстрый и локализованный, может происходить за доли секунды, даже на пользовательском устройстве. dtf.ru