Da li dolazi do pomaka modela tokom obuke sa dropout-om i inferencijom bez njega?

Pomak modela je promena u distribuciji podataka ili ponašanju modela tokom vremena, što dovodi do pogoršanja kvaliteta predviđanja.

Dropout je tehnika regularizacije u kojoj se nasumično "isključuju" neuroni tokom obuke kako bi se sprečilo prekomerno prilagođavanje. Tokom inferencije (izračunavanja predviđanja), dropout se obično isključuje, a svi neuroni su aktivni, ali njihovi izlazi se skaliraju kako bi se nadoknadio efekat dropout-a tokom obuke.

Ako je dropout pravilno implementiran, prelazak sa obuke sa dropout-om na inferencu bez njega ne izaziva pomeranje modela, jer skaliranje izlaza neurona kompenzuje razliku. Međutim, ako skaliranje nije urađeno ili je pogrešno, ponašanje modela pri inferenciji će biti drugačije od onog tokom obuke, što se može interpretirati kao pomeranje.

Dakle, pomeranje modela tokom obuke sa dropout-om i inferencije bez njega ne javlja se ako je dropout i skaliranje pravilno implementirano. Ako skaliranje nedostaje, ponašanje modela pri inferenciji može biti drugačije, što može izgledati kao pomeranje.