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在一张具有 100 万个谷值且只有一个全局最小值的图表上，最多需要 100 万次非重复权重初始化才能找到单个全局最小值(假设每次初始化都会使您进入一个完全不同的谷值)。因此，如果我遇到全局最小值(解决方案)的收敛并且意外丢失权重(数据损坏或其他)，我可能不会再次遇到收敛。考虑到这一点，我是否应该在同一数据集上同时运行多个神经网络，然后在达到所需的错误率后停止/保存网络？我知道同时运行多个网络是一种常见的做法，但这似乎使得像这样的半暴力技术成为强制性的。
最佳答案
您确实迫切需要将这些计算出的权重存储在安全的地方。考虑到困难的搜索环境，我们不能保证您再次重新发现相同的(可能)最佳解决方案。
使用随机重启并跟踪当前最佳解决方案是很常见的。
查看精彩书籍摘录:A Systematic Introduction
关于machine-learning - 神经网络不能立即重现？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/24161525/
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