Quelle différence entre « entraînement » et « inférence » d'un réseau de neurones est correcte ?

Réponse : A. L'entraînement détermine les poids en répétant propagation avant, rétropropagation et mise à jour des poids ; l'inférence n'effectue que la propagation avant avec les poids fixés pour produire une réponse

L'entraînement répète sur un grand volume de données le cycle suivant : calcul successif de la sortie à partir de l'entrée (propagation avant), remontée de l'erreur par rapport à la bonne réponse de la sortie vers l'entrée pour obtenir le gradient de chaque poids (rétropropagation), puis correction progressive des poids selon ce gradient. L'inférence n'effectue que la propagation avant avec les poids déterminés à l'entraînement. La rétropropagation demande environ deux fois plus de calcul que la propagation avant et exige de conserver les résultats intermédiaires ; l'entraînement est donc bien plus lourd que l'inférence.