神经网络中的SEED

在神经网络中，SEED是指随机数种子，它的作用是用于控制随机数的生成过程，从而使得每次运行程序时生成的随机数序列都是相同的。在神经网络中，参数默认是进行随机初始化的，不同的初始化参数往往会导致不同的结果。因此，通过设置随机数种子可以使得每次运行程序时生成的随机数序列都是相同的，从而保证了结果的可重复性和可比性。在PyTorch中，可以通过设置随机数种子来固定每一次的训练结果，具体的代码可以参考上面的引用。

相关问题

bp神经网络 seed

在神经网络中，"seed"通常指的是随机数生成器的种子。神经网络的训练通常涉及到大量的随机操作，例如初始化网络权重、随机批量梯度下降等。这些随机操作的结果将对神经网络的训练结果产生影响，因此我们需要控制这些随机操作的结果。为了实现这一点，通常使用一个随机数生成器的种子来初始化随机数生成器，这样可以产生可重复的随机序列。这就是所谓的"seed"。

在BP神经网络中，通常使用一个随机种子来初始化网络权重，这样可以产生不同的初始权重，从而避免陷入局部最优解。通常情况下，我们可以使用时间戳作为随机种子，这样每次运行程序时都会有不同的种子值。

训练神经网络的时候 SEED为什么要是123

SEED的作用是为了使生成的随机数可重复，这在训练神经网络时是非常重要的。如果每次训练时使用不同的随机数种子，那么每次训练时得到的结果都会不同，这会使得模型的可重复性变得很差，也会使得调试变得更加困难。

123作为SEED值被广泛使用，主要是因为它是一个比较简单的数字，易于记忆，并且在很多情况下都能够产生良好的结果。当然，除了123之外，其他的数字也可以作为SEED值，具体选择哪个数字取决于具体的应用场景和实验结果。