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mb223223

mb223223 成员职位:7

新手

2019年10月 2019年10月编辑在帮助

嗨,所有
当我对一个数据集运行“深度学习”时，我发现在每次单独运行中预测的不同“r”和“RMSE”!
然而，“NN”的情况并非如此。
我想知道为什么“深度学习”在每次单独运行中给出不同的误差估计器!

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最佳答案

varunm1 主持人,职位:1207年独角兽

2019年10月 2019年10月编辑解决方案接受

你好@mb223223

如果你问的是深度学习算子(不是扩展)，是的，结果每次都会改变，除非你在参数中选择一个可重复的选项和一个局部随机种子。这样做的原因是每次运行中的权重初始化以及在训练过程中模型中可能发生变化的随机性。

每个计算节点在本地数据上使用多线程(异步)，并通过整个网络的模式平均定期贡献给全球模式。

这是主要原因。如果我们在不同的机器上运行，即使是一个简单的神经网络也可能会有轻微的变化，为了获得可重复的结果，设置局部种子。

希望这对你有所帮助

问候,
Varun
https://www.varunmandalapu.com/

是安全的。遵循预防措施并保持社交距离

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答案

mb223223 成员职位:7新手

2019年10月

你好，亲爱的瓦伦
再次感谢您对我帖子的回复。最好的

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