神经网络每次结果不一样是因为神经网络算法利用了随机性。一、随机性的来源初始化的随机性：神经网络在训练开始前，会随机初始化网络中的权重。这种随机初始化确保了每次训练时，网络都从一个不同的起点开始学习，从而有可能找到不同的最优解或近似解。正则化的随机性：在神经网络中，为了防止过拟合，常常会使用正则化技术，如dropout。dropout在每次训练迭代中随机丢弃一部分神经元，这种随机性也有助于提高模型的泛化能力，但也会导致每次训练结果的不同。最优化的随机性：在神经网络训练过程中，优化算法（如梯度下降）可能会使用随机梯度下降（SGD）或其变种。这些算法在每次迭代时，会随机选择一部分样本来更新权重，因此也会导致训练结果的不确定性。二、如何获得可重复的结果尽管神经网络每次训练结果可能不同，但在某些情况下，如教学或产品部署中，我们需要确保每次训练都能得到相同的结果。此时，可以通过设置随机数生成器的种子来实现。例如，在使用numpy进行权重初始化时，可以设置numpy.random.seed()来固定随机种子。同时，还需要确保在模型构建和训练过程中，所有可能引入随机性的地方都设置了相同的随机种子。三、注意事项然而，即使固定了随机种子，也可能存在其他因素导致结果的不一致，如多线程/并行计算的随机性和GPU计算的非确定性。因此，在追求可重复性的过程中，需要仔细检查和排除这些潜在的影响因素。