Pourquoi est-il généralement conseillé de définir des Seeds pour les générateurs aléatoires ?

De temps en temps, il est conseillé de définir des seeds pour les nombres aléatoires avant d'entraîner un modèle ML. Voici pourquoi.

L'initialisation des poids d'un modèle se fait de manière aléatoire. Ainsi, toute expérience répétée ne génère jamais le même ensemble de nombres. Cela peut nuire à la reproductibilité de ton modèle.

Comme illustré ci-dessus, les mêmes données d'entrée sont transformées de différentes manières par des réseaux de neurones de même structure (voir code).

Par conséquent, avant d'entraîner un modèle, veille toujours à définir des seeds afin que ton expérimentation soit reproductible ultérieurement.