Да ли треба да поставимо shuffle у DataLoader?

Да, обично у DataLoader за тренирање модела машинског учења се препоручује постављање параметра shuffle=True. Ово помаже да се подаци насумично мешају у свакој епохи, што доприноси бољој способности модела да општи и спречава пренаглашавање на редоследу података.

Међутим, за валидацију и тестирање обично се користи shuffle=False, како би резултати били репродуктивни и конзистентни.

Пример у PyTorch:

from torch.utils.data import DataLoader

data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)  # за тренирање
val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=32, shuffle=False)  # за валидацију