在深度学习任务中，数据顺序可能会影响模型训练效果，因此打乱数据集尤为重要！在Keras中，我们可以借助`np.random.shuffle()`轻松实现这一点。例如，先创建一个索引数组`index = np.arange(len(data))`，然后通过`np.random.shuffle(index)`将索引随机排列，最后根据打乱后的索引重新组织数据即可。这种方法简单高效，避免了直接对大数据集操作带来的性能问题。
此外，记得在每次训练前执行打乱操作，这有助于模型更好地捕捉特征分布规律，提升泛化能力。如果你正在调试模型或处理大规模数据集，不妨试试这个小技巧哦～💪
深度学习 Keras 数据预处理 📊
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