kerasでのニューラルネットワークの重みの初期化の再現性に関して

Question

Python3.8.3でkeras.Sequentialでニューラルネットワークのモデル構築を行いたいのですが、その際にinitializers.Zerosと固定して学習させたところ、毎回異なる学習結果が得られました。毎回重みとバイアスを0に設定しているにも関わらず、学習結果が異なる原因は何でしょうか？教えていただきたいです。

 model = Sequential(
[layers.Dense(64, activation='sigmoid', input_shape=[70], kernel_initializer=keras.initializers.Zeros(),bias_initializer=keras.initializers.Zeros()),
layers.Dense(1, kernel_initializer=keras.initializers.Zeros(), bias_initializer=keras.initializers.Zeros())])

Answer 1

学習時のデータの順番（やバッチのかたまりなど）が乱数で変化するからです。