打亂數據集的方法
原始數據存在一定的分布規律，所以學習曲線不平滑，如果數據量夠大的話，打亂后會呈現隨機分布，學習后更能體現樣本的共性。為了加強模型的泛化能力，有時候需要打亂數據集（包括特征數據和標簽），但是顯然還是要保證每一條數據中的特征數據和標簽的對應關系 可以進行如下操作： 1.通過隨機化index 2. ...
原文：同時打亂數據集和標簽的幾種方式
最好先將數據轉換為numpy數組的格式。 方法一：使用np.random.shuffle 或者這么使用： 需要注意的是，如果數組類型是： a , b , c , d ， , 我們要先將其轉換為 a , b , c , d ， , 方法二：使用np.random.permutation 方法三：使用pytorch中的Dataset，還可以設置batchsize的大小 舉個例子： 參考： https: ...
2020-10-02 22:45 1 1516 推薦指數：
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