¿Qué pasará si no llamas a model.eval() en la etapa de validación?

Si no se llama a model.eval() durante la validación en PyTorch, el modelo permanecerá en modo entrenamiento (train), lo que conducirá a las siguientes consecuencias:

• El comportamiento de capas como Dropout y BatchNorm seguirá activo. Dropout eliminará aleatoriamente partes de la entrada, y BatchNorm usará las estadísticas del lote actual en lugar de las medias y varianzas acumuladas.
• Esto puede resultar en resultados inestables e incorrectos en el conjunto de validación, ya que el modelo se comporta de manera diferente a como lo haría en uso real.
• En última instancia, las métricas de calidad (por ejemplo, precisión o error) estarán distorsionadas y no reflejarán el rendimiento real del modelo.

Por lo tanto, es importante cambiar el modelo a modo evaluación usando model.eval() antes de la validación, para asegurar el comportamiento correcto de todas las capas y obtener resultados confiables.