神经网络模型每次训练结果不一致

对于同样的模型，同样的数据集，为什么每次训练后，其结果还不一样了？这很大的可能是因为你的权重初始化采用了默认的形式（也就是你没有设置权重初始化),而当我们没有对权重的初始化化进行设置时，系统会自动随机的给我们设置，注意，这里是随机的。也就是说我们的初始权重每次都不一样。这样有一个好处就是，由于初始值的不同，其最终会收敛到不同的极值点，而这其中就有可能有一个是真正的最优点。当然如果我们想每次训练的结果都一样，那只需要人为的设置权重的初始化就好了。如下图：

注意记得设置这里的随机数种子seed。

如果想知道keras支持哪些权重初始化，可以查看keras官网中的“数据预处理-初始化-initialzer"。

当然这是主要的情况，还有一种可能就是你的数据集虽然是一样的，但是你采用了sklearn的训练，测试数据集分离函数，却没有设置random_state参数。

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