bp神经网络每次预测结果不一样

随机初始化的魔力

你知道吗？每次你用BP神经网络做预测，结果可能会不一样。这可不是网络在跟你玩捉迷藏，而是因为神经网络在初始化时，那些权重和偏置值都是随机生成的。就像你每次打开一个新游戏，角色初始属性可能都不一样，神经网络也是这样。这些随机的小数点后面藏着无数可能性，每次训练都像是一场全新的冒险。

训练过程中的小插曲

训练神经网络的过程就像是在教一个小孩子学走路。你得一步步来，有时候走得快，有时候走得慢。在这个过程中，学习率、批次大小这些参数都会影响最终的结果。就像你和朋友一起玩游戏，有人喜欢快节奏，有人喜欢慢慢来，结果自然也会有所不同。所以，每次训练出来的模型可能会有细微的差别，预测结果也就跟着变来变去了。

预测时的不确定性

当你终于训练好了一个模型，准备用它来做预测时，结果还是可能会变。这是因为神经网络在做预测时，其实是在做一个概率性的判断。就像天气预报员告诉你明天有80%的概率下雨，虽然大概率会下雨，但也有可能不下雨。神经网络的预测也是这样，它给出一个概率分布，具体的结果可能会因为一些微小的变化而有所不同。所以，别惊讶于每次预测结果不一样，这其实是神经网络的常态。