Настъпва ли отклонение на модела при обучение с dropout и при инференс без него?

Дрейфът на модела е промяна в разпределението на данните или поведението на модела с течение на времето, което води до намаляване на качеството на прогнозите.

Dropout е техника за регуляризация, при която случайно "изключват" неврони по време на обучение, за да се предотврати пренасищането. По време на инференса (изчисляване на прогнозите) dropout обикновено се деактивира и всички неврони са активни, но техните изходи се мащабират, за да се компенсира ефектът от dropout по време на обучение.

Ако dropout е правилно реализиран, преминаването от обучение с dropout към инференс без него не води до дрейф на модела, тъй като мащабирането на изходите на невроните компенсира разликата. Ако обаче мащабирането не е направено или е неправилно, поведението на модела при инференса ще се различава от това при обучението, което може да се възприеме като дрейф.

Следователно, дрейфът на модела при обучение с dropout и инференс без него не възниква, ако dropout и мащабирането са правилно реализирани. Ако обаче мащабирането липсва, поведението на модела при инференса може да бъде различно, което може да изглежда като дрейф.