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在训练神经网络时，**每轮**都需要将训练数据顺序打散，原因如下：
### 1. **防止过拟合**
- **数据顺序的影响**：如果训练数据的顺序固定，模型可能会学习到数据的顺序特征，而不是实际的类别特征。例如，如果数据集中前半部分是一类样本，后半部分是另一类样本，模型可能会简单地记住这个顺序，而不是学习到区分两类样本的特征[3]。
- **打乱数据顺序**：通过每轮都打乱数据顺序，模型无法依赖数据的顺序特征，从而被迫学习到更泛化的特征，提高模型的泛化能力[3]。
### 2. **提高模型的健壮性**
- **模型抖动**：如果数据顺序固定，模型可能会在连续的同类样本上过拟合，然后在切换到另一类样本时发生剧烈的参数调整，导致模型在两类样本之间来回抖动，难以收敛[3]。
- **稳定训练过程**：通过打乱数据顺序，模型在每轮训练中都会遇到各种类型的样本，从而平滑地调整参数，减少模型抖动，提高训练过程的稳定性[3]。
### 3. **满足独立同分布假设**
- **独立同分布**：机器学习模型通常假设训练数据是独立同分布的，即每个样本都是从相同的分布中独立抽取的。如果数据顺序固定，这个假设就不成立，因为样本之间存在明显的顺序依赖关系[3]。
- **确保独立性**：通过打乱数据顺序，每个样本在每轮训练中都以相同的概率出现，从而满足独立同分布假设，提高模型的训练效果[3]。
### 4. **提高训练效率**
- **批训练**：在实际训练中，通常采用批训练的方式，即每次训练使用一个批次的数据。如果数据顺序固定，某些批次可能会连续包含同类样本，导致模型在这类样本上过拟合，而在其他类样本上欠拟合[1]。
- **均衡训练**：通过打乱数据顺序，每个批次都包含各种类型的样本，从而均衡地训练模型，提高训练效率[1]。
### 实现方式
在实际实现中，可以使用各种数据处理库（如TensorFlow、PyTorch等）提供的函数来打乱数据顺序。例如，在TensorFlow中可以使用`Dataset.shuffle(buffer_size)`函数，在PyTorch中可以使用`torch.utils.data.DataLoader`的`shuffle=True`参数[1][13]。
通过每轮都打乱训练数据的顺序，可以有效提高模型的泛化能力、健壮性和训练效率，从而获得更好的训练效果。
参考资料：
[1] https://blog.csdn.net/nanhuaibeian/article/details/103751016
[2] https://www.zhihu.com/question/296155375
[3] https://blog.csdn.net/qq_19672707/article/details/88864207
[4] https://blog.csdn.net/everyst/article/details/86505621
[5] https://www.zhihu.com/question/592291272/answer/2974262662
[6] https://www.elecfans.com/d/3894713.html
[7] https://www.zhihu.com/question/656576323/answer/3508180913
[8] https://www.cnblogs.com/tccjx/p/16608299.html
[9] https://www.cnblogs.com/hesi/p/9013328.html
[10] https://m.sohu.com/coo/sg/707036290_121363157
[11] https://www.5axxw.com/questions/simple/lr3sfn
[12] https://blog.csdn.net/kaizhongwang/article/details/78864090
[13] https://developer.baidu.com/article/detail.html?id=2608388
[14] https://zhuanlan.zhihu.com/p/20132643507
[15] https://zhuanlan.zhihu.com/p/31953880
[16] https://blog.51cto.com/u_16213381/12367480