神经网络训练结果都是1,神经网络训练效果不好

BP神经网络每次训练结果不一样是怎么回事？

因为初始权值和阈值是随机产生的。

神经网络每次结果不同是因为初始化的权值和阈值是随机的,因为每次的结果不一样，才有可能找到比较理想的结果,找到比较好的结果后，用命令save filename net;保存网络，可使预测的结果不会变化，调用时用命令load filename net;   优劣势：BP神经网络无论在网络理论还是在性能方面已比较成熟。

其突出优点就是具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定，并且随着结构的差异其性能也有所不同。但是BP神经网络也存在以下的一些主要缺陷。

①学习速度慢，即使是一个简单的问题，一般也需要几百次甚至上千次的学习才能收敛。②容易陷入局部极小值。③网络层数、神经元个数的选择没有相应的理论指导。④网络推广能力有限。

对于上述问题，目前已经有了许多改进措施，研究最多的就是如何加速网络的收敛速度和尽量避免陷入局部极小值的问题。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

求助：神经网络两次训练的结果不一样

神经网络两次训练的结果不一样，这是因为每次训练的迭代初值不相同（是随机的），所以得到的结果是有差异的写作猫。一般的话，软件开启第一次时，运行得到结果是比较正确的。

例如：用BP神经网络预测某地区人口数第一次运行：第二次运行：

我用神经网络做预测，可是每次运行的结果都不同，请问是什么原因？

我用bp神经网络做预测，可是每次预测出来的结果都不一样，且差的比较多，要怎么办？

我用spss进行神经网络训练，每次训练结果都不同，应该选哪个结果作为最优解啊？

为什么我用matlab编写好的神经网络，在同一个样本集训练下，每次的训练输出结果都不一样

神经网络为什么每次运行的结果不一致呢？求高手 （权值和阈值是训练出来的）

神经网络每次预测的值都不一样？

用BP神经网络做数据拟合回归,每次运行结果都不一致,望高人指点,谢了

大哥你这个目标要求的也太高了吧，要1e-12！1e-5，1e-6就行了。

而且就训练100次由什么用，BP的话起码要3000到5000次训练，复杂问题要10000次左右，再说BP网络存在“殊途同归”的问题，所以每次不太一样也是正常的，只要测试误差满足要求就行了。