Cosa succede se non si chiama model.eval() durante la fase di validazione?

Se non si chiama model.eval() durante la validazione in PyTorch, il modello rimarrà in modalità di addestramento (train), il che comporterà le seguenti conseguenze:

• Il comportamento di strati come Dropout e BatchNorm rimarrà attivo. Dropout disattiverà casualmente parti dell'input, e BatchNorm utilizzerà le statistiche del batch corrente invece delle medie e delle varianze accumulate.
• Questo può portare a risultati instabili e scorretti nel set di validazione, poiché il modello si comporta in modo diverso rispetto all'uso reale.
• Alla fine, le metriche di qualità (ad esempio, precisione o errore) saranno distorte e non rifletteranno le prestazioni reali del modello.

Pertanto, è importante mettere il modello in modalità valutazione usando model.eval() prima della validazione, per garantire il comportamento corretto di tutti gli strati e ottenere risultati affidabili.