我是Tensorflow神经网络的初学者，我正在遵循在线指南学习如何训练顺序神经网络模型。在计算测试数据的均方误差时，每次编译模型时都会得到非常不同的结果。有时我得到的MSE约为27到28，有时我得到一个非常奇怪的MSE，为~20,000。每次重新编译模型时，我都不会更改任何变量。为什么会这样？感谢您的回复。
如果您没有加载预训练权重，则每次重新编译模型时，您的模型都会加载不同的权重，从而在训练前为您提供推理的随机值。要确保每次运行的权重相同，请在tf.random.set_seed(SEED)中设置一个随机种子。