深度学习中 shuffle 的作用什么是shuffle模型训练过程中是否需要shuffleshuffle重要性总结
shuffle（洗牌、混乱），shuffle在机器学习与深度学习中代表的意思是，将训练模型的数据集进行打乱操作。原始的数据，在样本均衡的情况下可能是按照某种顺序进行排列，如前半部分为某一类别的数据，后半部分为另一类别的数据。但经过打乱之后的数据排列就会拥有一定的随机性，在顺序读取的时候下一次得到的样本为任何一类的数据的可能性相同。shuffle 是一种训练技巧，因为机器学习其假设和对数据的要求就是要满足独立同分布。所以任何样本的出现都需要满足随机性。所以在数据有较强的人为次序特征的情况下，shu
