洗牌张量有什么用

Question

我有一个关于 tf.random.shuffle() 洗牌神经网络模型中的张量有什么用？？

Answer 1

在我脑海中，这是一个用法示例：

假设您将 validation_split 参数（或类似参数）传递给模型。 此参数始终以相同的方式拆分数据。

但是，如果您的数据是按类型排序的，例如，那么模型将只在偏斜的子集上进行训练。 即它将专门用于不能完全代表人口的数据。

因此，您可以使用随机播放功能删除子集中的任何 orderings/biases，然后再将其输入模型。

另一个类似的目的可能是防止模型学习数据的顺序，而不是推断数据点之间的联系。