在訓練時，資料會被隨機打亂嗎？
如果model.fit中的引數shuffle=true時，會隨機打算每一次epoch的資料。（預設打亂）
但是驗證資料預設不會打亂。
result = model.fit(data, label, batch_size=50,nb_epoch=35,shuffle=true,verbose=1,show_accuracy=true,validation_split=0.2)
shuffle和validation_split的順序
模型的fit函式有兩個引數，shuffle用於將資料打亂，validation_split用於在沒有提供驗證集的時候，按一定比例從訓練集中取出一部分作為驗證集
這裡有個陷阱是，程式是先執行validation_split，再執行shuffle的，所以會出現這種情況：
假如你的訓練集是有序的，比方說正樣本在前負樣本在後，又設定了validation_split，那麼你的驗證集中很可能將全部是負樣本
同樣的，這個東西不會有任何錯誤報出來，因為keras不可能知道你的資料有沒有經過shuffle，保險起見如果你的資料是沒shuffle過的，最好手動shuffle一下
洗牌演算法shuffle
對這個問題的研究始於一次在群裡看到朋友發的洗牌面試題。當時也不知道具體的解法如何，於是隨口回了一句 每次從剩下的數字中隨機乙個。過後找相關資料了解了下，洗牌演算法大致有3種，按發明時間先後順序如下 一 fisher yates shuffle 演算法思想就是從原始陣列中隨機抽取乙個新的數字到新陣列中...
shuffle過程詳解
這張是官方對shuffle過程的描述。但我可以肯定的是，單從這張圖你基本不可能明白shuffle的過程，因為它與事實相差挺多，細節也是錯亂的。後面我會具體描述shuffle的事實情況，所以這裡你只要清楚shuffle的大致範圍就成 怎樣把map task的輸出結果有效地傳送到reduce端。也可以這...
shuffle 重排陣列
在一些應用中，我們可能希望按不同的方式對陣列進行排序。函式shuffle 將陣列進行隨機排序。函式array reverse 則可以將原陣列反向排序。bob想讓其 首頁上的產品能夠反應出公司的特色，他擁有很多產品，但希望能夠每次從中隨機抽取出三種產品顯示在首頁上。為了不至於讓多次登入 的訪問者感到厭...