【发布时间】：2019-12-31 22:12:27
【问题描述】：
我正在尝试训练一个人工神经网络，我知道之前有人问过为什么结果会有所不同，答案是权重的初始化是随机的。
我目前正在尝试进行一些网格搜索来调整参数，但我发现我在完全相同的参数搜索中得到了非常不同的结果。
我的问题是调整超参数的最佳做法是什么？我在想一种方法是锁定随机种子，但我担心如果我锁定我的随机种子并以这种方式进行调整，那么如果我选择一个好的种子或者不是能够找到绝对最小值，这只是运气。
接下来的方法是只运行几次并找到最佳结果范围，然后使用这些权重吗？ （如果是这样，有人知道该怎么做吗？我通过 sklearn 包装器使用 Keras 是 KerasRegressor）
任何帮助将不胜感激。如果需要，很乐意提供代码示例！
【问题讨论】：
标签： machine-learning scikit-learn neural-network deep-learning grid-search