我是一名机器学习的新手。我想构建一个用于人脸识别的Keras模型。目前我使用的是以下模型：

model = Sequential()model.add(Conv2D(32, (3, 3), padding='same',             input_shape=x_train.shape[1:]))model.add(Activation('relu'))model.add(Conv2D(32, (3, 3)))model.add(Activation('relu'))model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))model.add(Dropout(0.25))model.add(Conv2D(64, (3, 3), padding='same'))model.add(Activation('relu'))model.add(Conv2D(64, (3, 3)))model.add(Activation('relu'))model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))model.add(Dropout(0.25))model.add(Flatten())model.add(Dense(512))model.add(Activation('relu'))model.add(Dropout(0.5))model.add(Dense(num_classes))model.add(Activation('softmax'))# initiate RMSprop optimizeropt = keras.optimizers.rmsprop(lr=0.0001, decay=1e-6)# Let's train the model using RMSpropmodel.compile(loss='categorical_crossentropy',          optimizer=opt,           metrics=['accuracy'])

我使用相同的数据和参数进行训练，但训练结果却大不相同。有时结果是100%，有时是28%。是什么导致了这种差异？

回答：

在训练模型时设置种子可以解决这个问题。这样可以保证结果的可重复性。

np.random.seed(10)tf.set_random_seed(10)

此外，还要确保训练和测试数据的分割每次都保持不变。因此，你也可以为数据分割设置种子。