我有一个问题。 我训练了2次，每次训练都相同。为了训练，我使用了现成的模型，其中包含90个课程。而且我得到不同程度的认可。为什么？据我了解，如果您在已经完成的模型上训练模型，则初始权重将始终相同，因此结果应始终相同。
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如果我理解正确，则您采用了一些预先训练的模型，并在两次相同的配置下对其进行了两次微调。 如果是这样，不仅两个生成的模型不必都相同，而且-它们很可能不会相同。
这样做的原因是训练过程中有一些随机选项，例如数据改组，扩充，辍学等 例如，常见的增强选项是水平随机翻转图像。这意味着在一个培训课程中，可以照原样拍摄图像，而在另一培训课程中，可以照其镜像图像。
虽然这只是一个示例，但有很多随机选项具有不同的概率，因此除非您记录培训课程的每一项选择，否则您无法实现完全相同模型