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dataloader 里面 shuffle 取不同值有什么区别？DataLoader 中shuffle 参数用于控制数据加载顺序。它有三种不同的取值，分别是 True、False 和一个整数值。当 shuffle=True 时，数据会在每个 epoch（训练集全部数据的一次遍历）开始之前被随机打乱。这样可以确保每个 epoch 中的样本顺序都是不同的，有助于模型学习到更好的特征，避免模型对于固定顺序的数据过度拟合。当 shuffle=False 时，数据将按照原始顺序加载，不会进行打乱。

AlexNet是一个经典的深度卷积神经网络，它在2012年的ImageNet图像分类挑战中取得了显著的突破。以下是AlexNet的一些特点，以及取得更好的性能的原因。AlexNet相比于LeNet来说有更深的网络结构，包含了5个卷积层和3个全连接层。深度网络有助于提取更高层次的抽象特征，能够更好地捕捉图像中的复杂模式和结构。直接在原始的图片上进行网络训练，没有预先进行特征提取。相比于LeNet中的Sigmoid激活函数，AlexNet采用了非饱和的ReLU激活函数。