Question

我有一个培训数据集，其图像如下所示：

x=[image1,image2...imageN]

和如下所示的输出数据集：

y=[output1,output2...]

我不了解model.fit在处理图像方面如何工作。意思是，如果我选择shuffle=False，模型将首先拍摄第一个图像并遍历整个前馈，反向传播等，然后将其与output1比较，然后与第二个图像进行比较，依此类推吗？ br /> 还是该模型从我的数据集中随机选择图像？

Answer 1

我相信这里也有类似的问题。 shuffle in the model.fit of keras

据我所知，您的思维过程在一定程度上是正确的。该模型从数据集和该索引的关联输出中获取随机图像，然后对其进行训练。类似于使用随机数从批次中选择图像，将其与输出进行比较，然后将其标记为经过训练，以避免在同一示例上进行再次训练。

Answer 2

如果您指定shuffle = True，则生成器将在每个时期之前对数据集进行混洗。然后，它将一次一批地处理经过改组的数据集，如果到达然后在下一个纪元之前结束，它将回到起点。

如果您指定shuffle = False，则它将在每个时期以相同的顺序遍历数据集。