犬类识别中训练集打乱了数据，验证集和测试集没打乱顺序会怎样

如果训练集已经打乱了数据，而验证集和测试集没有打乱，会导致模型在验证和测试时存在数据分布的偏差。这是因为模型在训练时已经学习到了训练集中的数据特征和分布，然而验证集和测试集中的数据分布可能与训练集不同，这会导致模型在验证和测试时表现不佳。

为了避免这种情况，应该在验证集和测试集中打乱数据的顺序，以确保这些数据的分布与训练集中的数据分布大致相同。这可以提高模型的泛化能力，使其能够更好地适应实际应用场景中的数据。