PyBrain 神经网络强制初始化

Question

我有一个在 pybrain 中运行的神经网络，我对它的正确性非常满意，现在我只想提高准确性。然而，在我开始尝试各种参数之前，我想确保每次都是从同一点开始探索。

如果我理解正确，PyBrain 会随机初始化网络权重。如何保持这种随机性一致，即如果没有任何变化，那么每次运行网络时我应该得到相同的输出？然后我可以确定，所获得的任何改进都是参数改变的直接结果。

我查看了推荐使用 NetworkWriter 的 this answer，但我认为这不是我真正想要的。

我认为每次运行时都会有某种方法让网络播种相同，但也许我错了。

Answer 1

您可以通过传递一个权重值数组来初始化网络权重。这在这个答案中得到了最好的体现：

https://stackoverflow.com/a/14206213/5288735

如果您希望权重具有“一致的随机性”，您可以使用 random.seed() 创建您的权重向量数组。正确实现这一点将生成随机值，这些随机值对于每个种子值都是相同的。这将允许您的网络具有一致的随机权重值。