Почему перед тестированием модели нужно перевести модель в режим инференса (model.eval())?

Перед тестированием модели в PyTorch или других фреймворках важно перевести модель в режим инференса с помощью model.eval(), потому что:

• В режиме обучения (model.train()) активны такие механизмы, как Dropout и BatchNorm, которые ведут себя по-разному во время обучения и инференса.
• При model.eval() Dropout отключается, а BatchNorm использует накопленные статистики вместо текущих батчевых, что обеспечивает стабильность и корректность предсказаний.
• Это предотвращает случайные изменения в выходах модели и позволяет получить воспроизводимые результаты при тестировании.

Без перевода в режим инференса результаты могут быть нестабильными и не отражать реальную производительность модели на новых данных.