BatchNorm et dropout

Deux outils différents

BatchNorm : normalise par batch, stabilise et accélère, bruit léger régularisant. Dropout : éteint des neurones au hasard en train (p. ex. 0,2-0,5), teste en plein : force la redondance. Les deux désactivés ou figés en évaluation (model.eval()).

Pièges

BatchNorm sur mini-batchs minuscules = stats bruitées. Dropout avant test oublié en eval = scores aléatoires. Notez où vous les placez : après activation dense, avant pooling en CNN.