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神经网络训练集是神经网络模型学习和优化的基础。训练集越大,模型的性能往往会更好,但过大的训练集可能会带来计算资源和时间的消耗。因此,训练集的大小需要根据实际情况进行平衡。训练集的顺序是否需要打乱,主要取决于训练方法和模型的特性。通常情况下,打乱训练集的顺序可以减少模型过拟合的风险,提高模型的泛化能力。
版本:版本2.7.7
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