CNN回归特征提取设置随机种子

在卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）中进行回归任务时，特征提取部分通常涉及到一些随机操作，如初始化权重、数据增强等。设置随机种子是为了保证实验的可重复性和结果的一致性。当你需要控制模型训练过程中的一些随机因素时，比如卷积层的填充、步长、以及批归一化中的缩放和平移常数，你需要设定一个固定的随机种子。

例如，在Python的`numpy`或`torch`库中，你可以这样做：

import numpy as np
np.random.seed(42)  # 设置numpy的随机种子

import torch
torch.manual_seed(42)  # 如果使用PyTorch，也需要设置其随机种子
torch.backends.cudnn.deterministic = True  # 对于GPU计算，启用deterministic模式

# 这样，每次模型训练，只要随机种子不变，生成的随机矩阵就会相同

通过设置随机种子，你可以在多次训练时复现相同的特征抽取过程，这对于理解和比较不同模型的性能变化非常有用。然而，要注意的是，在实际应用中，为了模型泛化能力的提升，你可能希望在测试阶段取消随机种子，以获取更真实的性能评估。