Պետք է արդյոք տեղադրել shuffle DataLoader-ում?

Այո, սովորաբար մեքենայական ուսուցման մոդելների ուսուցման ժամանակ DataLoader-ում խորհուրդ է տրվում սահմանել shuffle=True պարամետրը: Սա օգնում է տվյալները պատահականորեն խառնել յուրաքանչյուր էպոխում, ինչը նպաստում է մոդելի ավելի լավ ընդհանուր կարողությանը և կանխում է տվյալների հերթականության վրա ավելորդ հարմարվելը:

Սակայն, վավերացման և փորձարկման համար սովորաբար օգտագործվում է shuffle=False, որպեսզի արդյունքները վերարտադրելի և համահունչ լինեն:

PyTorch-ում օրինակ՝

from torch.utils.data import DataLoader

data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)  # ուսուցման համար
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False)  # վավերացման համար