为什么神经网络每次结果不一样,神经网络论文复现结果不一样

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神经网络每次结果不同是因为初始化的权值和阈值是随机的，因为每次的结果不一样，才有可能找到比较理想的结果，找到比较好的结果后，用命令save filename net;保存网络，可使预测的结果第二部分将介绍图卷积网络。在其大致框架与浅层神经网络相似的情况下，图神经网络信息传播公式的特殊性

神经网络每次结果不同是因为初始化的权值和阈值是随机的因为每次的结果不一样，才有可能找到比较理想的结果啊找到比较好的结果后，用命令save filename net;保存网络，可使为什么BP神经网络跑程序每次结果都不一样？张吉惟4个月前29浏览0评论代价函数一般是非凸的，存在多个极小值点，解会不同；即使，相同的初始化参数，相同的代价函数，如果每个批次训练样本

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BP神经网络最后得出的误差很大1、看看是不是训练效果好，预测效果不好。如果是这样那就是过拟合。网上搜搜有很多解决过拟合的方法。2、如果训练和预测都不好，那就是模型有问题。可由于每次是随机划分数据集和测试集，每次划分的结果都不一样，不设置random_state的话，结果肯定不一样

∩ω∩ 用同一数据集训练神经网络，每次训练结果不一样，有时正确率很高，有时很低，为什么？其实这个问题本质就是，如果我们使用机器学习算法在数据集上训练一次数据模型，保存模型，然后神经网络两次训练的结果不一样，这是因为每次训练的迭代初值不相同(是随机的),所以得到的结果是有差异的。一般的话，软件开启第一次时，运行得到结果是比较正确的。例如：用BP神经网络预测某地区