标签： machine-learning deep-learning nlp pytorch conv-neural-network
尽管我的培训，验证和测试集始终相同，但测试准确性却在波动。我能想到的唯一原因是重量初始化。我正在使用PyTorch，我猜他们使用了高级初始化技术（初始化初始化）。
即使训练，验证和测试数据相同，精度波动的原因可能是什么？
答案 0 :(得分：1)
除了权重初始化外，各层之间的丢失还涉及随机性，这可能导致再次运行时产生不同的结果。
这些随机数通常基于种子值，对其进行固定可以帮助重现结果。您可以看看here如何确定种子值。