Szükséges a shuffle a DataLoader-ben?

Igen, általában a DataLoader-ben az automatikus tanulási modellekhez ajánlott a shuffle=True paraméter beállítása. Ez segít az adatok véletlenszerű keverésében minden epoch során, ami hozzájárul a modell jobb általánosítási képességéhez és megakadályozza az adatok sorrendje miatti túlillesztést.

Azonban validáció és tesztelés esetén általában shuffle=False-t használnak, hogy az eredmények reprodukálhatók és következetesek legyenek.

Példa PyTorch-ben:

from torch.utils.data import DataLoader

data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)  # tanuláshoz
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False)  # validációhoz