Wat gebeurt er als je model.eval() niet aanroept tijdens de validatiefase?

Als je model.eval() niet aanroept tijdens de validatie in PyTorch, blijft het model in de trainingsmodus (train), wat leidt tot de volgende gevolgen:

• Het gedrag van lagen zoals Dropout en BatchNorm blijft actief. Dropout zal willekeurig delen van de invoer uitschakelen, en BatchNorm zal de statistieken van de huidige batch gebruiken in plaats van de verzamelde gemiddelden en variaties.
• Dit kan leiden tot onstabiele en onjuiste resultaten op de validatie set, omdat het model zich anders gedraagt dan in echt gebruik.
• Uiteindelijk zullen de kwaliteitsmetingen (bijvoorbeeld nauwkeurigheid of fout) vervormd zijn en niet de werkelijke prestaties van het model weerspiegelen.

Het is daarom belangrijk om het model in evaluatiemodus te zetten met model.eval() vóór de validatie, om het correcte gedrag van alle lagen te garanderen en betrouwbare resultaten te verkrijgen.