.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。

腾讯云相关产品推荐：

• 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）
• 腾讯云深度学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）
• 腾讯云AI开放平台（https://cloud.tencent.com/product/aiopen）

请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行。