Ce se întâmplă dacă nu apelezi model.eval() în etapa de validare?

Dacă nu apelați model.eval() în timpul validării în PyTorch, modelul va rămâne în modul de antrenament (train), ceea ce va duce la următoarele consecințe:

• Comportamentul straturilor precum Dropout și BatchNorm va rămâne activ. Dropout va elimina aleatoriu părți ale intrării, iar BatchNorm va folosi statisticile batch-ului curent în loc de mediile și varianțele acumulate.
• Acest lucru poate duce la rezultate instabile și incorecte pe setul de validare, deoarece modelul se comportă diferit față de utilizarea reală.
• În cele din urmă, metricile de calitate (de exemplu, acuratețea sau eroarea) vor fi distorsionate și nu vor reflecta performanța reală a modelului.

De aceea, este important să schimbați modelul în modul de evaluare folosind model.eval() înainte de validare, pentru a asigura comportamentul corect al tuturor straturilor și pentru a obține rezultate fiabile.