Que se passe-t-il si vous n'appelez pas model.eval() lors de la validation?

Si vous n'appelez pas model.eval() lors de la validation en PyTorch, le modèle restera en mode entraînement (train), ce qui entraînera les conséquences suivantes :

• Le comportement des couches telles que Dropout et BatchNorm restera actif. Dropout désactivera aléatoirement des parties de l'entrée, et BatchNorm utilisera les statistiques du lot actuel au lieu des moyennes et variances accumulées.
• Cela peut conduire à des résultats instables et incorrects sur l'ensemble de validation, car le modèle se comporte différemment de son comportement en utilisation réelle.
• En fin de compte, les métriques de performance (par exemple, précision ou erreur) seront déformées et ne refléteront pas la performance réelle du modèle.

Il est donc important de passer le modèle en mode évaluation avec model.eval() avant la validation, pour assurer le comportement correct de toutes les couches et obtenir des résultats fiables.