我知道通常使用具有线性输出的感知器（无隐藏层）在误差表面中没有局部最小值。但是，由于它不是线性的，是否有可能使用使用 sigmoid 函数的感知器陷入局部最小值？我在 WEKA 中使用 functions.MultilayerPerceptron（使用 sigmoid 激活函数和反向传播），没有隐藏层。我在具有 4 个不同类别的线性可分数据集上对其进行训练。当我更改随机生成器的种子（用于节点的初始权重）时，大多数情况下它只能正确分类 60%（它没有完全学习目标概念）。但是我发现了一个特定的种子，它分类 90% 正确（这是最佳的）。我已经使用了动力、训练时间和学习率，但这并没有改变任何东西。
我很感谢任何帮助