machine-learning - 如果 ANN 产生完全不同的结果，该怎么办？

我正在尝试训练一个人工神经网络，我知道之前有人问过这个问题，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上得到了非常不同的结果。

我的问题是调整超参数的最佳实践是什么？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。

那么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！

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使用交叉验证来评估样本外的结果。从所有评估模型中选择最佳模型。此外，您应该有一个用于最终性能估计的测试集。

不用担心随机初始化权重担心过拟合。