在机器学习领域中,经常会听到“shuffling"这个术语.那么,shuffling到底是什么意思呢. 通常,shuffling指的是在SGD怎样依赖训练数据输入顺序的算法中,将训练数据随机打乱,达到让SGD这样的算法得到与Batch算法类似结果的方法. 如上图所示,如果训练数据按1,2,3,...,10,11的顺序输入,采用sgd训练,得到的模型可能一开始是绿线,然后转为红线.而batch算法得到的模型是在红绿之间的一条直线. 那么,是不是所有的算法shuffling都是有效的呢?答案是否定的…