Pelo que entendi, a funçao evaluate verifica a acurácia do modelo, comparando os valores retornados pelo modelo com os valores das identificações_teste. Quanto maior a acurácia, melhor o retorno do modelo. Porém, há casos em que o modelo identificou corretamente uma imagem, por exemplo uma saia, e a identificacao_teste indicava erradamente que era uma bota. Este caso é computado como diferença e impacta a acurácia. Ou seja, a acurácia não é um valor exato da eficácia do modelo, podendo ser melhor do que o resultado apresentado pela função evaluate.
