如何解决Perceptron中训练示例的随机性会导致性能下降
我在线培训了平均感知器模型。我观察到的是，如果我重新整理数据集（在迭代之间，甚至在训练开始之前），我的性能就会下降。谁能解释这可能是什么原因？
我碰到了StackOverflow post，有人提到偏差是学习过程的一部分，因此当数据按原始顺序保存时，它的性能会更好。谁能解释这是什么意思？
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