Co się stanie, jeśli nie wywołasz model.eval() na etapie walidacji?

Jeśli nie wywołasz model.eval() podczas walidacji w PyTorch, model pozostanie w trybie treningowym (train), co spowoduje następujące konsekwencje:

• Zachowanie warstw takich jak Dropout i BatchNorm pozostanie aktywne. Dropout losowo wyzeruje części wejścia, a BatchNorm będzie używać statystyk bieżącego batcha zamiast zgromadzonych średnich i wariancji.
• Może to prowadzić do niestabilnych i niepoprawnych wyników na zbiorze walidacyjnym, ponieważ model zachowuje się inaczej niż w rzeczywistym użyciu.
• Ostatecznie metryki jakości (np. dokładność lub błąd) będą zniekształcone i nie odzwierciedlą rzeczywistej wydajności modelu.

Dlatego ważne jest, aby przed walidacją przełączyć model w tryb oceny za pomocą model.eval(), aby zapewnić poprawne zachowanie wszystkich warstw i uzyskać wiarygodne wyniki.