Je třeba v DataLoaderu nastavit shuffle?

Ano, obvykle se při tréninku modelů strojového učení doporučuje nastavit parametr shuffle=True v DataLoaderu. To pomáhá náhodně míchat data při každé epoše, což přispívá k lepší schopnosti generalizace modelu a zabraňuje přeučení na pořadí dat.

Pro validaci a testování se však obvykle používá shuffle=False, aby byly výsledky reprodukovatelné a konzistentní.

Příklad v PyTorch:

from torch.utils.data import DataLoader

data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)  # pro trénink
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False)  # pro validaci