Was passiert, wenn man model.eval() im Validierungsprozess nicht aufruft?

Wenn model.eval() während der Validierung in PyTorch nicht aufgerufen wird, bleibt das Modell im Trainingsmodus (train), was zu den folgenden Konsequenzen führt:

• Das Verhalten von Schichten wie Dropout und BatchNorm bleibt aktiv. Dropout wird zufällig Teile der Eingabe deaktivieren, und BatchNorm verwendet die Statistiken des aktuellen Batches anstelle der gesammelten Mittelwerte und Varianzen.
• Dies kann zu instabilen und inkorrekten Ergebnissen im Validierungsset führen, da sich das Modell anders verhält als im echten Einsatz.
• Letztendlich werden die Qualitätsmetriken (z.B. Genauigkeit oder Fehler) verzerrt und spiegeln nicht die tatsächliche Leistung des Modells wider.

Daher ist es wichtig, das Modell vor der Validierung mit model.eval() in den Bewertungsmodus zu versetzen, um das korrekte Verhalten aller Schichten sicherzustellen und zuverlässige Ergebnisse zu erhalten.