Prečo musí byť parameter shuffle v trénovacom dátovom načítači pri tréningu viac ako jednej epochy?

Parameter shuffle v DataLoaderi pre tréningu je zodpovedný za miešanie dát pred každou epochou tréningu. To je dôležité na zlepšenie kvality tréningu a prevenciu preučenia.

Prečo je to potrebné pri tréningu viac ako jednej epochy:

• Ak sa dáta nemiešajú, model bude vidieť príklady v rovnakom poradí pri každej epoche, čo môže viesť k zapamätaniu sekvencií namiesto generalizácie.
• Miešanie pomáha modelu lepšie sa naučiť rozmanitosť dát, znižujúc korelácie medzi susednými príkladmi.
• To prispieva k stabilnejšej a rýchlejšej konvergencii.

Príklad v PyTorch:

from torch.utils.data import DataLoader

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

Tu shuffle=True zabezpečuje, že poradie dát bude náhodné pred každou epochou.