Y a-t-il une dérive du modèle lors de l'entraînement avec dropout et une inférence sans celui-ci?

La dérive du modèle est un changement dans la distribution des données ou le comportement du modèle au fil du temps, ce qui entraîne une dégradation de la qualité des prédictions.

Le dropout est une technique de régularisation où des neurones sont "éteints" aléatoirement pendant l'entraînement pour éviter le surapprentissage. Lors de l'inférence (calcul des prédictions), le dropout est généralement désactivé et tous les neurones sont actifs, mais leurs sorties sont mises à l'échelle pour compenser l'effet du dropout pendant l'entraînement.

Si le dropout est correctement implémenté, le passage de l'entraînement avec dropout à l'inférence sans lui ne provoque pas de dérive du modèle, car la mise à l'échelle des sorties des neurones compense la différence. Cependant, si la mise à l'échelle n'est pas effectuée ou est incorrecte, le comportement du modèle lors de l'inférence sera différent de celui de l'entraînement, ce qui peut être perçu comme une dérive.

Ainsi, la dérive du modèle lors de l'entraînement avec dropout et de l'inférence sans lui ne se produit pas si le dropout et la mise à l'échelle sont correctement implémentés. Si la mise à l'échelle est absente, le comportement du modèle lors de l'inférence peut être différent, ce qui peut ressembler à une dérive.