语义分割研究中随机种子的科学使用：从实验设计到论文表达

1. 为什么你的语义分割结果不可复现？

1.1 一个真实的故事

小明在语义分割项目中发现了一个惊人的结果：他的新模型在Cityscapes数据集上比U-Net提升了3%的mIoU！他兴奋地准备写论文，但当导师让他重新运行代码验证时，结果却变成了只提升0.5%...

问题出在哪里？ 不是代码bug，而是随机种子！

1.2 语义分割中的"蝴蝶效应"

神经网络训练就像是一个复杂的混沌系统，微小的初始差异会导致完全不同的结果：

• 权重初始化：模型参数的起点不同

• 数据顺序：训练样本的呈现顺序影响学习过程

• 数据增强：随机裁剪、旋转产生不同的"视角"

• Dropout：随机丢弃神经元改变网络结构

这些随机因素叠加，使得每次训练都像是一次新的"探险"。

1.3 学术界的警示

近年来，多个顶级会议的研究表明：

• 约30%的AI论文结果无法复现

• 单次实