python 参数一样结果不一样_优化Keras的超参数：相同参数的结果不同

我试着调整超参数def create_model():

# create model

model = Sequential()

model.add(Dense(12, input_dim=10, kernel_initializer='uniform', activation='relu'))

model.add(Dense(4, kernel_initializer='uniform', activation='sigmoid'))

# Compile model

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy'])

return model

# create model

model = KerasClassifier(build_fn=create_model, verbose=0)

cv = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=1)

# grid search epochs, batch size and optimizer

epochs = [ 100, 150, 170, 200, 250]

batches = [ 5, 10, 20, 25, 30]

param_grid = dict(epochs=epochs, batch_size=batches)

grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv = cv)

然后适合

^{pr2}$

我得到了grid_result.best_params_, grid_result.best_score_

({'batch_size': 10, 'epochs': 150}, 0.31568432165371191)

在那之后，我使都一样并且得到grid_result.best_params_, grid_result.best_score_

({'batch_size': 20, 'epochs': 100}, 0.31368631761629029)

有什么问题吗？数据集大小X_train.shape, y_train.shape

((1001, 10), (1001, 4))

我们一定会得到相同的结果

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