打乱数据集的方法
原始数据存在一定的分布规律，所以学习曲线不平滑，如果数据量够大的话，打乱后会呈现随机分布，学习后更能体现样本的共性。为了加强模型的泛化能力，有时候需要打乱数据集（包括特征数据和标签），但是显然还是要保证每一条数据中的特征数据和标签的对应关系 可以进行如下操作： 1.通过随机化index 2. ...
原文：同时打乱数据集和标签的几种方式
最好先将数据转换为numpy数组的格式。 方法一：使用np.random.shuffle 或者这么使用： 需要注意的是，如果数组类型是： a , b , c , d ， , 我们要先将其转换为 a , b , c , d ， , 方法二：使用np.random.permutation 方法三：使用pytorch中的Dataset，还可以设置batchsize的大小 举个例子： 参考： https: ...
2020-10-02 22:45 1 1516 推荐指数：
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