在python中使用theano实现Lenet卷积神经网络在同时训练中给出相同的误差值

我是卷积神经网络和theano的新手。所以我试着运行教程中的代码。代码运行良好，但输出似乎有误。对于权重的初始化，我们使用“numpy.random.RandomState（23455）”值。我运行了两个代码实例，在每个实例中，错误值为“cost_ij=2.302585”。这怎么可能？？我们在两个神经网络上使用不同的随机数，那么输出怎么可能是相同的？？为了得到快速的结果，我将历代数改为1，耐心=10，耐心增加为2

我得到一个警告：“/convolutional\u mlp.py:97:UserWarning:tensor.nnet.conv2d的

image\u shape

关键字参数已被弃用，它已被重命名为

input\u shape

”。这是网络行为相同的原因吗

如果我们使用不同的权重，我们不需要得到不同的输出吗

output1::

training @ iter =  0
cost = 2.302585
cost = 2.284162

output 2::


training @ iter =  0
cost = 2.302585
cost = 2.284162

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提前感谢您的回答…

错误有两个原因：一个原因是最后一层的权重初始化为零，学习率高（本例中为0.1）。现在程序在减少学习参数后运行良好。