Question

如果我运行opencv MLP列车并连续对相同的数据进行分类，我会得到不同的结果。意思是，如果我在相同的列车数据上训练一个新的mlp并在for循环中对相同的测试数据进行分类，每次迭代都会给我不同的结果。

即使我每次迭代都要创建一个新的mlp对象。但是，如果不是使用for循环，我只需运行几次程序，在每列火车后重新启动程序并进行分类;结果完全一样。

所以问题是，opencv是否使用以前的权重，变量或其他类似的其他mlp列车？即使它不是同一个mlp对象。为什么这样做？

Answer 1

我到目前为止只做了一点点蠢事，但我所看到的证实了我的第一个怀疑...

看起来每次启动程序时，随机数生成器都会播种到固定值：

rng = RNG((uint64)-1);

因此，每次运行程序时，您都会生成相同的随机序列。通过循环运行，您将继续生成序列中的下一个随机数，这与通常与最后一个序列不同。