推論時にseedを固定する必要はあるのか？

Question

YOLO v5を用いて画像に映り込んだ対象の矩形切り出しのモデルを構築しています。

学習から推論まで全体的に再現性を持たせる必要があるのですが、その場合、推論時にもseedを固定する必要があるのでしょうか？
学習時ならばaccやlossの値でseedの固定の必要性が実感できますが、推論時は出力が対象の矩形画像なので必要なのか否か判別できません。
自分なりに調べてもいるのですが、情報にたどり着けず...。
プロジェクトの締切が近く、teratailの皆様のお力もお借りできればと質問致しました。
どうぞよろしくお願い致します。

Answer 1

一般的に、機械学習では学習時には乱数を使用しますが、推論時には乱数は使用しません。

Comments

[jtmk]

推論時にいちいちseedを固定する必要もなさそうですね...！
ご回答いただきありがとうございました...！