Welche Aussage zum Unterschied zwischen „Training“ und „Inferenz“ eines neuronalen Netzes ist richtig?

Antwort: A. Beim Training werden Forward Pass, Backward Pass und Gewichtsaktualisierung wiederholt, um die Gewichte zu bestimmen; bei der Inferenz erzeugt allein der Forward Pass mit festen Gewichten die Antwort

Beim Training wird mit großen Datenmengen wiederholt: Die Eingabe wird schichtweise zur Ausgabe verrechnet (Forward Pass), der Fehler gegenüber der richtigen Antwort wird von der Ausgabe zur Eingabe zurückverfolgt, um den Gradienten jedes Gewichts zu bestimmen (Backward Pass), und die Gewichte werden entsprechend dem Gradienten schrittweise korrigiert. Bei der Inferenz wird mit den beim Training bestimmten Gewichten nur der Forward Pass ausgeführt. Der Backward Pass erfordert etwa den doppelten Rechenaufwand des Forward Pass und benötigt zudem gespeicherte Zwischenergebnisse; das Training ist daher deutlich aufwendiger als die Inferenz.