Vai ir nepieciešams iestatīt shuffle DataLoader?

Jā, parasti mašīnmācīšanās modeļu apmācībā ieteicams iestatīt parametru shuffle=True DataLoader. Tas palīdz nejauši sajaukt datus katrā epohā, kas veicina labāku modeļa vispārējo spēju un novērš pārāk lielu pielāgošanos datu secībai.

Tomēr validācijai un testēšanai parasti tiek izmantots shuffle=False, lai rezultāti būtu atkārtojami un konsekventi.

Piemērs PyTorch:

from torch.utils.data import DataLoader

data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)  # apmācībai
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False)  # validācijai