Co se stane, pokud při validaci nevoláte model.eval()?

Pokud při validaci v PyTorch nevoláte model.eval(), model zůstane v režimu učení (train), což povede k následujícím důsledkům:

• Chování vrstev, jako jsou Dropout a BatchNorm, zůstane aktivní. Dropout náhodně nuluje části vstupu a BatchNorm bude používat statistiky aktuálního batche místo shromážděných průměrů a rozptylů.
• To může vést k nestabilním a nesprávným výsledkům na validační sadě, protože model se chová jinak než při skutečném použití.
• Nakonec budou metriky kvality (například přesnost nebo chyba) zkreslené a neodrážejí skutečný výkon modelu.

Proto je důležité před validací přepnout model do režimu hodnocení pomocí model.eval(), aby bylo zajištěno správné chování všech vrstev a získání spolehlivých výsledků.