Возникает ли дрейф модели при обучении с дроп-аутом и инференсе без него?

Дрейф модели — это изменение распределения данных или поведения модели со временем, что приводит к ухудшению качества предсказаний.

Дроп-аут (dropout) — это техника регуляризации, при которой случайно "выключаются" нейроны во время обучения, чтобы предотвратить переобучение. Во время инференса (вычисления предсказаний) дроп-аут обычно отключается, и все нейроны активны, но их выходы масштабируются, чтобы компенсировать эффект дроп-аута во время обучения.

Если дроп-аут корректно реализован, то при переходе от обучения с дроп-аутом к инференсу без него дрейф модели не возникает, потому что масштабирование выходов нейронов компенсирует разницу. Однако, если масштабирование не сделано или сделано неправильно, то поведение модели на инференсе будет отличаться от обучения, что можно воспринимать как дрейф.

Таким образом, дрейф модели при обучении с дроп-аутом и инференсе без него не возникает при правильной реализации дроп-аута и масштабирования. Если же масштабирование отсутствует, то модель может вести себя иначе на инференсе, что может выглядеть как дрейф.