Mi történik, ha nem hívod meg a model.eval()-t az érvényesítési szakaszban?

Ha nem hívja meg a model.eval()-t a PyTorch-ben a validáció során, a modell továbbra is tanulási módban (train) marad, ami a következő következményekhez vezet:

• Az olyan rétegek viselkedése, mint a Dropout és a BatchNorm, aktív marad. A Dropout véletlenszerűen nullázza a bemenet egy részt, a BatchNorm pedig a jelenlegi batch statisztikáit használja a felhalmozott átlagok és szórások helyett.
• Ez instabil és helytelen eredményekhez vezethet a validációs készleten, mivel a modell másképp viselkedik, mint a valódi használat során.
• Végül a minőségi mérőszámok (pl. pontosság vagy hiba) torzulnak, és nem tükrözik a modell valódi teljesítményét.

Ezért fontos, hogy a validáció előtt a modellt model.eval()-re állítsa, hogy biztosítsa az összes réteg helyes viselkedését és megbízható eredményeket kapjon.