Трябва ли да поставим shuffle в DataLoader?

Да, обикновено при обучението на модели за машинно обучение се препоръчва да се зададе параметърът shuffle=True в DataLoader. Това помага за случайното разбъркване на данните при всяка епоха, което допринася за по-добра обобщаваща способност на модела и предотвратява пренасищане на реда на данните.

Въпреки това, за валидиране и тестване обикновено се използва shuffle=False, за да са резултатите възпроизводими и последователни.

Пример в PyTorch:

from torch.utils.data import DataLoader

data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)  # за обучение
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False)  # за валидиране