Je potrebné nastaviť shuffle v DataLoader?

Áno, zvyčajne sa pri trénovaní modelov strojového učenia odporúča nastaviť parameter shuffle=True v DataLoaderi. To pomáha náhodne premiešať dáta pri každej epoche, čo prispieva k lepšej schopnosti modelu generalizovať a zabraňuje preučeniu na poradí dát.

Pre validáciu a testovanie sa však zvyčajne používa shuffle=False, aby boli výsledky reprodukovateľné a konzistentné.

Príklad v PyTorch:

from torch.utils.data import DataLoader

data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)  # pre tréning
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False)  # pre validáciu