¿Se produce deriva del modelo durante el entrenamiento con dropout y la inferencia sin él?

La deriva del modelo es un cambio en la distribución de los datos o en el comportamiento del modelo con el tiempo, lo que conduce a una disminución en la calidad de las predicciones.

El dropout es una técnica de regularización en la que se "apagan" aleatoriamente neuronas durante el entrenamiento para prevenir el sobreajuste. Durante la inferencia (cálculo de predicciones), generalmente se desactiva el dropout y todas las neuronas están activas, pero sus salidas se escalan para compensar el efecto del dropout durante el entrenamiento.

Si el dropout se implementa correctamente, al pasar del entrenamiento con dropout a la inferencia sin él, no se produce deriva del modelo, ya que la escalación de las salidas de las neuronas compensa la diferencia. Sin embargo, si la escalación no se realiza o se realiza incorrectamente, el comportamiento del modelo en la inferencia será diferente del entrenamiento, lo que puede interpretarse como deriva.

Por lo tanto, la deriva del modelo durante el entrenamiento con dropout y la inferencia sin él no ocurre si el dropout y la escalación se implementan correctamente. Si la escalación falta, el comportamiento del modelo en la inferencia puede ser diferente, lo que puede parecer una deriva.