Há deriva do modelo durante o treino com dropout e inferência sem ele?

A deriva do modelo é uma mudança na distribuição dos dados ou no comportamento do modelo ao longo do tempo, levando a uma diminuição na qualidade das previsões.

O dropout é uma técnica de regularização na qual neurônios são "desligados" aleatoriamente durante o treino para evitar o sobreajuste. Durante a inferência (cálculo das previsões), o dropout geralmente é desativado e todos os neurônios estão ativos, mas suas saídas são escaladas para compensar o efeito do dropout durante o treino.

Se o dropout for implementado corretamente, ao passar do treino com dropout para a inferência sem ele, não ocorre deriva do modelo, pois a escala das saídas dos neurônios compensa a diferença. No entanto, se a escala não for feita ou for feita incorretamente, o comportamento do modelo na inferência será diferente do treino, o que pode ser interpretado como uma deriva.

Portanto, a deriva do modelo durante o treino com dropout e a inferência sem ele não ocorre se o dropout e a escala forem implementados corretamente. Se a escala estiver ausente, o comportamento do modelo na inferência pode ser diferente, o que pode parecer uma deriva.