我正在使用TFrecords和keras拟合神经网络模型。我有一个相对较大的数据集,它是非常异构的。在模型的训练过程中,我已经使用了shuffle my dataset,如文档示例: (但无法将其全部混洗,因为它会占用太多内存),我还将我的数据集分成多个小碎片,每个碎片大小相等。然而,我有理由认为这种“近似”的混洗是不够的,我还认为馈送已经混洗的数据将提高训练速度。所以现在我的问题是:在我将我的<e
我正在使用一个函数来混洗并返回传递列表: public static List<E> ShuffleList<E>(List<E> inputList) var randomListinputList.RemoveAt(randomIndex); } 我面临的挑战是确定“如何随机化”后的混洗列表。同样,目标是混<e