Изменение значений RMSE при тестировании MLP и LSTM

Значения RMSE в моей модели MLP и LSTM, кажется, изменяются при тестировании на одном и том же образце и модели снова и снова. Я нашел этот вопрос , где добавление случайного состояния решило проблему. Могу ли я тоже сделать что-то подобное?

Поделитесь своим кодом MLP здесь:

model = Sequential()
model.add(Dense(5, input_dim = 10))
model.add(Dense(12, activation='tanh'))
model.add(Dense(1))
opt = optimizers.Adam(learning_rate=0.01)
model.compile(optimizer=opt , loss='mean_squared_error')
model.fit(x, y, epochs=250, batch_size = 10 ,verbose=2)
Predicted_values = model.predict(test_x)
RMSE = sqrt(mean_squared_error(test_y,Predicted_values))
print(RMSE)

python neural-network mlp
person Kiran    schedule 17.04.2021    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Вы должны исправить семя для бэкэнда numpy и tensorflow

from numpy.random import seed
seed(42)

from tensorflow import set_random_seed
set_random_seed(42)

Дополнительную информацию о причинах можно найти в этой статье в блоге machinelearningmaster.

person Ichigo    schedule 17.04.2021