Dochádza k driftu modelu pri tréningu s dropoutom a inferencii bez neho?

Posun modelu je zmena v rozdelení dát alebo v správaní modelu v čase, čo vedie k zníženiu kvality predpovedí.

Dropout je technika regularizácie, pri ktorej sa počas tréningu náhodne "vypínajú" neuróny, aby sa zabránilo preučeniu. Počas inferencie (výpočtu predpovedí) je dropout zvyčajne vypnutý a všetky neuróny sú aktívne, ale ich výstupy sa škálujú, aby sa kompenzoval efekt dropout počas tréningu.

Ak je dropout správne implementovaný, prechod od tréningu s dropoutom k inferencii bez neho nespôsobí posun modelu, pretože škálovanie výstupov neurónov kompenzuje rozdiel. Ak však škálovanie nie je vykonané alebo je nesprávne, správanie modelu pri inferencii sa bude líšiť od tréningu, čo možno interpretovať ako posun.

Teda, posun modelu pri tréningu s dropoutom a inferencii bez neho nenastáva, ak je dropout a škálovanie správne implementované. Ak chýba škálovanie, správanie modelu pri inferencii môže byť odlišné, čo môže vyzerať ako posun.