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沙龙
2
回答
为什么
我
的
模型
每次
训练
都会
给出
不同
的
结果
?
python
、
tensorflow
、
deep-learning
、
reinforcement-learning
我
的
问题是,
为什么
当我
训练
相同
的
算法两次时,
每次
训练
都会
产生
不同
的
结果
?是正常还是数据或代码有问题? 算法是deep deterministic policy gradient。
浏览 144
提问于2019-06-25
得票数 0
1
回答
Opencv mlp相同数据
不同
结果
c++
、
opencv
、
machine-learning
、
neural-network
如果
我
在相同
的
数据上连续运行opencv MLP
训练
和分类,我会得到
不同
的
结果
。这意味着,如果
我
将
训练
新
的
mlp放在相同
的
训练
数据上,并在for循环中对相同
的
测试数据进行分类,
每次
迭代
都会
给出
不同
的
结果
。 即使
我
每次
迭代
都会</em
浏览 15
提问于2015-06-13
得票数 0
回答已采纳
1
回答
学习DecisionTreeClassifier F-
每次
跑都能得到
不同
的
成绩
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
我
试图使用Python来
训练
决策树分类器。
我
使用MinMaxScaler()来缩放数据,使用f1_score作为
我
的
评估指标。奇怪
的
是,
我
注意到我
的
模型
给了我
不同
的
结果
,在
每次
运行模式。
我
的
代码中
的
data是一个(2000, 7) pandas.DataFrame,其中有6个特性列,最后一个列是目标值。第1、3
浏览 0
提问于2018-11-22
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Tensorflow
训练
模型
的
顺序导致
不同
的
结果
python
、
tensorflow
我
假设是MODEL2 (使用一组特定
的
、不变
的
参数)。
我
可以重复
训练
该
模型
,
每次
都会
得到与预期相同
的
结果
。 然后
我
实现了一些测试,这些测试按顺序
训练
模型
。在运行MODEL1时以及之后
的
MODEL2。MODEL2与独立运行它
的
结果
不同
(上面的第一种情况)。
为什么
?
每次
浏览 30
提问于2020-04-08
得票数 0
回答已采纳
1
回答
为什么
每次
跑后
我
都会
得到
不同
的
预测
结果
?
lstm
、
training
、
prediction
、
validation
我
有一个简单
的
lstm
模型
model.add(LSTM(100, activation='relu', input_shape=(n_input,n_features)))model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
我
对相同
的
数据进行
训练
和测试,但
每次
都
浏览 0
提问于2022-03-12
得票数 1
回答已采纳
1
回答
每次
我
训练
模特时,
我
都会
得到
不同
的
结果
--
为什么
?
tensorflow
、
tensorflow2.0
我
不明白
我
做错了什么--
每次
我
启动这个代码时,
我
都会
收到一个。 有人能指出
我
的
错误吗?
浏览 5
提问于2020-04-16
得票数 0
2
回答
为什么
我
的
预测
模型
每次
运行时
都会
给出
不同
的
预测
结果
?
python
、
machine-learning
、
keras
、
lstm
我
已经使用LSTM构建了一个股票预测
模型
。然而,
每次
当我运行程序时,RMSE
的
值和预测
结果
都在不断变化(
我
没有改变程序中
的
任何数据。
每次
点击运行按钮
都会
给出
不同
的
结果
,)谁能让
我
知道是什么原因。
浏览 8
提问于2020-06-19
得票数 0
1
回答
如何获得相同
的
损失值,
每次
训练
一个CNN (MNIST数据集),用TensorFlow?
python
、
tensorflow
、
mnist
我
想
训练
一个卷积神经网络(用MNIST数据集和TensorFlow)几次新
的
,
每次
都得到相同
的
精度
结果
。为了得到这个,
我
: 设置mnist.train.next_batch shuffle=False,因此图像序列<e
浏览 2
提问于2017-06-27
得票数 2
回答已采纳
2
回答
Keras image_gen.flow_from_directory()中
的
洗牌和种子参数意味着什么?
neural-network
、
keras
、
tensorflow
、
image-classification
、
training
batch_size, subset='training', seed=42代码片段中
的
洗牌意味着什么同样,
我
正在阅读一个文章,其中洗牌设置为用于培训和验证
的
True,而用于测试
的
False。
为什么
这与测试
不同
?
浏览 0
提问于2022-08-12
得票数 0
回答已采纳
2
回答
对于特定
的
训练
模型
,Doc2Vec.infer_vector
每次
都会
给出
不同
的
结果
nlp
、
word2vec
、
gensim
、
doc2vec
我
正在尝试遵循这里提到
的
官方Doc2Vec Gensim教程- inferred_vector = model.infer_vector(['only', 'you', &
浏览 8
提问于2018-01-21
得票数 12
2
回答
Caffe GoogleNet classification.cpp随机输出
c++
、
computer-vision
、
neural-network
、
deep-learning
、
caffe
我
使用Caffe GoogleNet
模型
来
训练
我
自己
的
数据(10k图像,2个类)。
我
在400000次迭代时停止了它,准确率约为80%。.bvlc_reference_caffenet.caffemodel data/ilsvrc12/synset_words.txt它
每次
都会
浏览 0
提问于2016-07-12
得票数 0
1
回答
为什么
我
每次
使用tensorflow
模型
都会
得到
不同
的
结果
?
python
、
tensorflow
、
recurrent-neural-network
我
已经保存了一个基于递归神经网络
的
训练
模型
。当我运行下面的函数'lstm_vector_predict()‘时,它
每次
都返回一个
不同
的
值,即使它加载
的
是相同
的
模型
。
浏览 0
提问于2017-09-16
得票数 2
4
回答
LDA如何提供一致
的
结果
?
nlp
、
lda
、
topic-modeling
、
latent-semantic-indexing
流行
的
主题
模型
,潜在狄利克雷分配(LDA),当用于从语料库中提取主题时,返回在字典单词上具有
不同
概率分布
的
不同
主题。考虑这个简单
的
例子。在上述语料库上,使用LDA
模型
从文档生成主题。Gensim用于LDA,批量LD
浏览 7
提问于2012-02-28
得票数 1
1
回答
如何修复python中
的
rondom生成器?每当我运行
我
的
CNN,
我
得到
不同
的
结果
python
、
tensorflow
、
anaconda
、
conv-neural-network
我
试着
训练
和测试CNN分类
模型
,
每次
我
在测试中运行代码时,
我
都会
得到
不同
的
准确性
结果
。
我
怎么能
每次
都得到同样
的
结果
?对于这个问题,python TensorFlow中有没有可能
的
解决方案?
浏览 5
提问于2020-05-13
得票数 1
回答已采纳
1
回答
为什么
当我多次
训练
一个网络
模型
时,
我
得到了
不同
的
训练
模型
和
不同
的
结果
?
matlab
、
neural-network
为什么
当我为相同
的
选项和相同
的
数据库
训练
一个网络
模型
时,
我
得到了
不同
的
训练
模型
,在
结果
上,
我
有
不同
的
结果
分类。3)
我
有相同
的
数据库来
浏览 1
提问于2019-10-23
得票数 0
1
回答
训练
的
Tensorflow在相同
的
输入值而不是相同
的
结构下
给出
不同
的
结果
python
、
tensorflow
我
在试着运行
训练
过
的
Tensorflow
模型
。但是经过
训练
的
模型
在相同
的
输入下
给出
了
不同
的
结果
。
我
试过几次关于
模型
的
测试 恢复经过
训练
的
模型
浏览 0
提问于2018-05-09
得票数 1
1
回答
使xgboost
每次
都以相同
的
方式
训练
python
、
scikit-learn
、
xgboost
我
正在尝试决定使用哪些变量来
训练
我
的
xgboost型分类器。然而,
我
的
模型
每次
训练
都会
有很大
的
不同
。中华民国
的
面积可以在0.87到0.91之间。这使得比较是否删除一个变量实际上使
模型
变得更好/更差,或者面积
的
差异只是由于
模型
训练
的
不同
而变得有点困难
浏览 84
提问于2021-07-16
得票数 0
2
回答
星火randomSplit -
每次
运行
的
结果
不一致
apache-spark
我
试图将数据集分为
训练
和非
训练
。
每次
跑步,
我
都会
得到
不同
的
结果
。这是意料之中吗?如果是这样的话,
我
怎么能
每次
得到相同
的
行百分比?
训练
中随机分配
的
权重是: ArrayBuffer(0.3,0.7) --为此,
我
总共有72排,体重0.3,
浏览 0
提问于2018-06-22
得票数 3
回答已采纳
3
回答
Keras
模型
预测
结果
相反
python
、
tensorflow
、
machine-learning
、
keras
、
prediction
我
在Keras中
训练
了一个名为model_2
的
模型
,并使用model.predict进行预测,但是
我
注意到,当我重新运行代码时,
结果
完全
不同
。例如,第一次column 0
的
所有概率值都接近1,但是下一次它
的
概率值都接近于0。这与我在其他帖子中提到
的
内存或stateful参数有关吗?0]) pred = np.argmax(model_2.predict([X_train_1,X_train_2]), axis=1
浏览 8
提问于2021-03-17
得票数 0
回答已采纳
1
回答
神经网络分类器
不同
结果
neural-network
、
classification
我
使用神经网络来解决一个二元分类问题(是或否)。
我
的
训练
数据集没有那么大(39,000项记录)。在使用SMOTE来平衡目标之后,
我
有50个输入变量,它们都是数字
的
。当我
训练
神经网络,
我
得到一个非常
不同
的
结果
,在准确性,AUC,和混淆矩阵。
为什么
要这样做,
我
能做些什么来改进
我
的
模型
? 更新:
我
<
浏览 0
提问于2019-05-12
得票数 -1
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