在机器学习中，shuffling与ImageDataGenerator是如何工作的？

在机器学习中，shuffling和ImageDataGenerator是两个常用的数据处理技术。

1. Shuffling（洗牌）：在机器学习中，数据的顺序对模型的训练结果有一定的影响。为了减少模型对数据顺序的依赖性，我们通常会在训练之前对数据进行洗牌操作。洗牌是指随机打乱数据的顺序，使得每个样本的顺序都是随机的。这样可以确保模型在训练过程中不会受到数据顺序的影响，提高模型的泛化能力。
2. ImageDataGenerator：ImageDataGenerator是一个常用的图像数据增强工具，用于增加训练数据的多样性和数量，提高模型的泛化能力。它可以通过对图像进行各种随机变换来生成新的训练样本，如旋转、缩放、平移、翻转等。ImageDataGenerator可以在每个训练批次中实时生成增强后的图像，从而扩充训练数据集。这样可以有效地减轻过拟合问题，并提高模型的鲁棒性。

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