Waarom moet de parameter shuffle aanwezig zijn in de dataloader tijdens het trainen over meer dan één epoch?

De parameter shuffle in de trainings-dataloader is verantwoordelijk voor het door elkaar halen van de gegevens vóór elke epoch. Dit is belangrijk om de kwaliteit van de training te verbeteren en overfitting te voorkomen.

Waarom is dit nodig bij training over meer dan één epoch:

• Als de gegevens niet worden door elkaar gehaald, ziet het model de voorbeelden in dezelfde volgorde elke epoch, wat kan leiden tot het onthouden van sequenties in plaats van te generaliseren.
• Het door elkaar halen helpt het model om de diversiteit van de gegevens beter te leren, door correlaties tussen nabije voorbeelden te verminderen.
• Dit bevordert een stabielere en snellere convergentie.

Voorbeeld in PyTorch:

from torch.utils.data import DataLoader

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

Hier zorgt shuffle=True ervoor dat de volgorde van de gegevens willekeurig is vóór elke epoch.