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.fit()层的shuffle = 'batch‘参数在后台是如何工作的?

.fit()层的shuffle='batch'参数在后台的工作方式如下:

在深度学习中,数据集的顺序对模型的训练结果有一定的影响。为了增加模型的泛化能力,通常会对训练数据进行随机化处理,即打乱数据的顺序。在Keras中,可以使用.fit()函数来训练模型,并通过shuffle参数来控制数据的随机化处理。

当shuffle='batch'时,数据集的随机化处理是以批次为单位进行的。具体工作方式如下:

  1. 首先,将整个数据集划分为多个批次(batch),每个批次包含一定数量的样本。
  2. 在每个训练迭代(epoch)开始时,将所有批次的顺序打乱。
  3. 在每个训练迭代中,模型会按照打乱后的顺序依次处理每个批次的数据进行训练。
  4. 当处理完所有批次后,一个训练迭代完成。
  5. 重复执行上述步骤,直到达到指定的训练迭代次数。

通过shuffle='batch'参数,可以有效地增加数据的随机性,提高模型的泛化能力。这种方式适用于数据集较大且样本之间相互独立的情况。

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