.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:
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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