Нужно ли ставить shuffle в DataLoader?

Компании, где спрашивали

Магнит

Ответ от нейросети

sobes.tech AI

Да, обычно в DataLoader для обучения моделей в машинном обучении рекомендуется ставить параметр shuffle=True. Это помогает случайным образом перемешивать данные на каждой эпохе, что способствует лучшей обобщающей способности модели и предотвращает переобучение на порядке данных.

Однако для валидации и тестирования обычно shuffle=False, чтобы результаты были воспроизводимы и последовательны.

Пример на PyTorch:

from torch.utils.data import DataLoader

data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)  # для обучения
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False)  # для валидации

Предыдущий Следующий