Czy podczas treningu z dropoutem i inferencji bez niego występuje dryf modelu?

Dryf modelu to zmiana rozkładu danych lub zachowania modelu z czasem, co prowadzi do pogorszenia jakości prognoz.

Dropout to technika regularizacji, w której losowo "wyłączane" są neurony podczas treningu, aby zapobiec nadmiernemu dopasowaniu. Podczas inferencji (obliczania prognoz) dropout jest zwykle wyłączany, a wszystkie neurony są aktywne, ale ich wyjścia są skalowane, aby zrekompensować efekt dropout podczas treningu.

Jeśli dropout jest poprawnie zaimplementowany, przejście od treningu z dropoutem do inferencji bez niego nie powoduje dryfu modelu, ponieważ skalowanie wyjść neuronów kompensuje różnicę. Jednak jeśli skalowanie nie jest wykonane lub jest wykonane nieprawidłowo, zachowanie modelu podczas inferencji będzie różne od treningu, co można interpretować jako dryf.

W związku z tym, dryf modelu podczas treningu z dropoutem i inferencji bez niego nie występuje, jeśli dropout i skalowanie są poprawnie zaimplementowane. Jeśli skalowanie jest nieobecne, zachowanie modelu podczas inferencji może być inne, co może wyglądać jak dryf.