Réponse rapide
La corrélation temporelle se gère en séparant les séquences par épisode, session ou période, en limitant les fenêtres redondantes et en évaluant le modèle sur des scènes temporellement indépendantes.
Repérer
Mesurez distance temporelle, robot, lieu et scène entre exemples. Des images successives presque identiques peuvent faire croire à une généralisation inexistante.
Découper
Attribuez une séquence entière à une partition avant prétraitement et augmentation. Une séparation par image mélange souvent contexte et information du futur.
Tester
Comparez test aléatoire, test futur et test sur site nouveau, avec intervalles d’incertitude. Reliez la baisse observée à la capacité de déploiement visée.
Sources et références
- [1] Cross-validation: evaluating estimator performance — scikit-learn — scikit-learn