Pourquoi le paramètre shuffle doit-il être présent dans le dataloader d'entraînement lors de l'entraînement sur plus d'une époque?

Le paramètre shuffle dans le chargeur de données d'entraînement est responsable de mélanger les données avant chaque époque d'apprentissage. Cela est important pour améliorer la qualité de l'apprentissage et prévenir le surapprentissage.

Pourquoi cela est nécessaire lors de l'entraînement sur plusieurs époques :

• Si les données ne sont pas mélangées, le modèle verra les exemples dans le même ordre à chaque époque, ce qui peut conduire à mémoriser des séquences plutôt qu'à généraliser.
• Le mélange aide le modèle à mieux apprendre la diversité des données, en réduisant les corrélations entre exemples voisins.
• Cela favorise une convergence plus stable et plus rapide.

Exemple en PyTorch :

from torch.utils.data import DataLoader

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

Ici, shuffle=True garantit que l'ordre des données sera aléatoire avant chaque époque.