Neural network 权重初始化的随机性如何影响神经网络的训练结果？_Neural Network

Neural network 权重初始化的随机性如何影响神经网络的训练结果？

neural-network

Neural network 权重初始化的随机性如何影响神经网络的训练结果？,neural-network,Neural Network,一般来说，是否值得为多组随机初始权重训练网络并选择最佳结果？是的，原因有两个：许多不同的集合表示，如果存在一个最优解，几百个集合将使您有更好的机会找到最优解；及 b即使你没有找到一个最佳方案，重复运行也会让你更好地理解解决方案空间、问题的性质以及你的方法的有效性或无效性使用一个或几个不同的初始权重集进行实验，实际上并不能说明结果的再现性。是的，原因有两个：许多不同的集合表示，如果存在一个最优解，几百个集合将使您有更好的机会找到最优解；及 b即使你没有找到一个最佳方案，重复运行也会让你更好地

一般来说，是否值得为多组随机初始权重训练网络并选择最佳结果？

是的，原因有两个：

许多不同的集合表示，如果存在一个最优解，几百个集合将使您有更好的机会找到最优解；及

b即使你没有找到一个最佳方案，重复运行也会让你更好地理解解决方案空间、问题的性质以及你的方法的有效性或无效性

使用一个或几个不同的初始权重集进行实验，实际上并不能说明结果的再现性。

是的，原因有两个：

许多不同的集合表示，如果存在一个最优解，几百个集合将使您有更好的机会找到最优解；及

b即使你没有找到一个最佳方案，重复运行也会让你更好地理解解决方案空间、问题的性质以及你的方法的有效性或无效性

用一个或几个不同的初始权重集进行实验并不能说明结果的再现性