Előfordul-e modelloválás dropout alkalmazásával történő tanítás és nélküle történő inferencia során?

A modell driftje a modell adatszórásának vagy viselkedésének időbeli változása, ami a jóslatok minőségének romlásához vezet.

A dropout egy regularizációs technika, amely során véletlenszerűen "kikapcsolnak" neuronokat az edzés során, hogy megakadályozzák a túlillesztést. Az inferenciában (jóslások számítása) általában kikapcsolják a dropoutot, és minden neuron aktív, de kimeneteiket skálázzák, hogy kompenzálják a dropout hatását az edzés során.

Ha a dropout helyesen van implementálva, akkor a dropoutos edzésről dropout nélküli inferenciára való áttérés nem okoz modell driftet, mert a neuron kimeneteinek skálázása kompenzálja a különbséget. Azonban, ha a skálázás nem történik meg vagy helytelenül, akkor a modell viselkedése inferenciában eltér az edzéstől, amit driftként értelmezhetünk.

Így a modell driftje dropoutos edzés és dropout nélküli inferencia között nem fordul elő, ha a dropout és a skálázás helyesen van implementálva. Ha a skálázás hiányzik, a modell viselkedése inferenciában eltérhet, ami driftként tűnhet fel.