同じデータからのTensorflowを使用した予測からの出力が異なりますか？

Question

トレーニングモデルから予測を取ろうとすると、ここで問題に巻き込まれています。 シナリオは次のとおりです。Tensorflowを使用して画像を学習および分類するためのニューラルネットワークモデルを学習します。私がGcloudで訓練するとき、私はローカルで訓練するときとは異なる結果を返します。同じOS、ライブラリ、コードを使用しても、異なる出力が返されます。

いくつかの質問には、私の心に来た：

私が話していたデータは、私が訓練するために使用しています写真です。

私は同じマシンにいることを考慮すると、同じデータのすべての列が何らかの形で異なるでしょうか？

II）同じデータを持つ異なるマシンでの列車行為は、予測が異なる出力を返すようにしますか？

ありがとうございます！

Answer 1

トレーニングニューラルネットワークは確率過程であり、トレーニングするたびに少しずつ異なる結果が得られます。たとえば、データをフィードする順序は、最終的に学習された重みに影響します。これは、TensorFlowでモデルをどのように設定するかによって異なりますが、通常、入力はシャッフルされ、各実行で異なる順序で画像が処理されます。

あなたのモデルは実際に収束していますか？