Какие проблемы возникают, если batch normalization обновляет статистику во время валидации?

Если batch normalization обновляет статистику (среднее и дисперсию) во время валидации, это приведёт к неправильной оценке параметров нормализации на валидационных данных. В результате:

• Модель будет использовать статистику, зависящую от текущего батча валидации, что нарушает принцип независимости валидационного набора.
• Производительность на валидации может стать нестабильной и не отражать реальную обобщающую способность модели.
• Это может привести к переобучению, так как модель адаптируется к конкретным батчам валидации.

Поэтому во время валидации обычно фиксируют накопленные статистики из обучения и не обновляют их, чтобы обеспечить корректную оценку качества модели.