chainerの解が毎回異なる

Question

基本的な質問かもしれませんがご教示いただけたら幸いです．

chainer を使い計算をしているのですが，毎回結果が異なり，対応策が無いか調べていますが解決策が見つかりません．
現在扱っているのは
・学習データ：5万行（1行あたり4データ）
・テストデータ：5000行
・実施内容：4つのデータからYes/Noを判別する（1or0）

現在までに，
・学習率を変える（0.01，0.001，0.0001など）
・最適化手法を変更する（Adam，SGD）
・中間層数，ノード数を変更する
などしていますが，変更できる項目が多く，時間がかかっております．

なおIris-data-setやMNISTを用いてchainerを操作した時も，若干ではありますが毎回解が異なりました．

今後は重み関数の初期値を固定するなども考えていますが，別の方法がありましたら教えていただきたいです．
ちなみにGPUは使用していません．

よろしくお願いします．

Answer 1

１．以下をプログラムの頭（importの直下）に持ってきました．
乱数シードの設定
SEED = 1
-- 乱数シードの設定 --
def set_random_seed(seed):
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)

２．chainの後に乱数シードを設定しました．
set_random_seed(SEED)

３．optimizer の後に，吐き出して重みが変化していないか確認しました．
np.savetxt(f'{dir_out}{hidd}before_l1_W{y4}.csv', model.l1.W.data, delimiter=',', fmt='%.5f')
np.savetxt(f'{dir_out}{hidd}before_l2_W{y4}.csv', model.l2.W.data, delimiter=',', fmt='%.5f')

以上で解決しました．

Answer 2

初期乱数を固定して計算してみてはどうでしょうか？

import numpy as np
import random

def set_random_seed(seed):
    random.seed(seed)
    np.random.seed(seed)

Comments

[gowgowgow24]

コメントありがとうございます．
seedを使って乱数を固定することは確認することができました．
ありがとうございます．

・chainerにどのように組み込むのか
・固定した重みを出力するコード
・出力した重みを読み込むコード（重みを変えずepochやnodeの数を変えて検討するときに必要）
がわからず，今回も質もさせていただきました．
ご教示いただけたら幸いです．

[gowgowgow24]

seedを使いいろいろといじっていいたら解決しました．
重みが一定となっていることも実際に出力して確認，解決しております．
ありがとうございました！

[tera_nsykuh]

乱数の固定方法はご記載の"私の実装内容"の冒頭にでも，コメントしたpythonスクリプトを記載してください

```
import numpy as np
import random

def set_random_seed(seed):
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)

num = 10 # お好きな数字に
set_random_seed(num)
```

モデルの入出力については，ほかに多くの例がネットに転がっています．
ご参考までに一つ
https://qiita.com/kaityo256/items/340ce2829e5121358deb

[gowgowgow24]

コメントありがとうございます．
参考にしたところ，解決しました．
非常に助かりました！