'Shuffle','every-epoch'

'Shuffle','every-epoch'是MATLAB中在定义训练选项时设置的一个参数，用于指定每次迭代时是否对训练数据进行打乱。其中，'Shuffle'表示是否打乱数据，'every-epoch'表示每个迭代周期结束后都对数据进行打乱。这个参数的作用是防止模型在训练过程中过度拟合，提高模型的泛化能力。因为如果不打乱数据，模型可能会过度依赖于训练数据的顺序，从而降低模型的泛化能力。

相关问题

'Shuffle', 'every-epoch', ...

在MATLAB中，LSTM训练时可以使用'Shuffle'和'every-epoch'参数来控制数据的打乱方式。

'Shuffle'参数控制是否随机打乱数据，默认为true，即每轮训练时都会随机打乱数据。如果将其设置为false，则每轮训练时数据的顺序将不会改变，这样可以保证模型在学习时序特征时不会受到影响。

'every-epoch'参数控制是否在每轮训练结束后重新打乱数据，默认为true，即每轮训练结束后都会重新打乱数据。如果将其设置为false，则数据的打乱顺序将只在第一轮训练前进行一次，后续训练将沿用这个顺序，这样可以减少数据打乱带来的影响。

因此，如果希望保证LSTM模型学习时序特征时不受到影响，可以将'Shuffle'和'every-epoch'都设置为false，这样数据的打乱顺序将只在第一轮训练前进行一次，并且每轮训练时数据的顺序都不会改变。

怎么将'Shuffle'和'every-epoch'都设置为false，

在MATLAB中，可以通过在LSTM训练选项中指定'Shuffle'和'every-epoch'参数来将它们都设置为false。具体操作步骤如下：

1. 定义LSTM训练选项

使用 `trainingOptions` 函数定义LSTM训练选项，例如：

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'Shuffle', false, ...
    'SequenceLength', 20, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'Verbose', 1);

在上述代码中，`'Shuffle'` 参数被设置为 `false`，表示每轮训练时数据的顺序都不会改变。

2. 设置'every-epoch'参数

可以通过 `optimoptions` 函数设置优化器选项来设置`'every-epoch'` 参数。例如：

opts = optimoptions('adam', 'ExecutionEnvironment','auto', ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'MiniBatchSize',32, ...
    'SequenceLength','longest', ...
    'Shuffle','never', ...
    'Verbose',false, ...
    'Plots','none',...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropFactor',0.1, ...
    'LearnRateDropPeriod',50);

在上述代码中，`'Shuffle'` 参数被设置为 `'never'`，表示每轮训练结束后不会重新打乱数据。

通过以上两步操作，可以将'Shuffle'和'every-epoch'都设置为false，从而保证LSTM模型学习时序特征时不受到影响。