Réponse rapide
Séparer entraînement et test permet d’estimer si un modèle robotique généralise à des données non vues au lieu de mémoriser les exemples utilisés pour l’ajuster.
Un test réutilisé cesse d’être indépendant
Gardez-le intact jusqu’à la décision finale et séparez les scènes, personnes ou séquences apparentées pour éviter une confiance artificielle.
Mesurer la généralisation
Le jeu de test reste isolé jusqu’à la fin afin de fournir une mesure honnête sur des scènes, personnes ou séquences nouvelles.
Éviter l’optimisme
Réutiliser le test pour choisir modèle, seuil ou transformation finit par l’intégrer indirectement à l’apprentissage.
Relier au robot
Scènes, capteurs, latence et coûts d’erreur du déploiement doivent être représentés dans l’évaluation finale.
Sources et références
- [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST