Python 我训练CNN的顺序是什么

我目前正在训练一个卷积神经网络，根据外观将腐烂的苹果和正常的苹果进行分类。我有所有必要的数据，但是我有一个关于以下代码行的问题

epoch_x, epoch_y = tf.train.batch([resized_image, "Normal"], batch_size=batch_size)

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这为神经网络提供了图像和标签。我的问题是，我应该用所有批次的正常橙子训练神经网络，然后用腐烂的橙子训练神经网络吗？我应该交替训练腐烂的和正常的橙子吗？这些图像是否应该按照特定的顺序进行训练？

您不应该按照任何特定的顺序进行训练，每个批次都应该以随机顺序包含正面和负面示例。如果您的类是平衡的，那么每个批次将具有大致相同数量的正/负样本

最简单的方法是随机洗牌数据（在第一维度），然后按顺序生成批。一个好的做法是在每个历元之后重新排列数据，这样神经网络就不会看到样本呈现顺序中的任何模式

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这种技术可以防止神经网络训练中的任何偏见。

这是类似的吗？哦，我不知道。每批应包含正面和负面示例？神经网络如何知道哪个图像是正的，哪个图像是负的？我在哪里指定它？@RehaanAhmad标签（y）告诉NN每个样本属于哪个类。