同样的参数设置，为什么每次train的结果不一样。
 

在Matlab上运行其nn 工具箱，代码如下：

net=newff(minmax(pn),[12.1].{'tansig','tansig'},'traingdx');
net.trainparam.epochs=10000;
net.trainparam.goal=0.001;
net=train(net,pn,tn)

用同样的参数训练网络，每次得到的net都不一样。
请指教是何原因，如何解决。
谢谢。

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我也遇到过这个问题，可能是每次训练所达到的误差不一样吧

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似乎是因为每次取权值和阈值的时候都是电脑随机取的，所以每次输出的结果当然不一样，而且你不能一开始就设置好固定的权值的

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这是正常的，神经网络就是这样，一般来说，多训练几次，有很多次的结果是一样的，这就是我们需要的结果了。

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恩，网络的权值和阈值都是随机选取的，所以每次的结果是不同的，又时候未必能达到要求。多进行训练找出好一点的仿真效果就行了……

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神经网络的初始值是随机产生的，不同的初始值产生的结果当然有出入了。
你可以尝试自己初始化一组初始值，然后再用同一组初始值运算，结果就一样了。