已经有人问过类似的问题了。
根据我对人工神经网络的理解，经过了样本的学习之后，神经网络就已经定型。这时的它，就像一个函数一样，对某个固定的输入，是会产生固定的输出的，怎么会出现“两三种分类的结果”？
分类结果不确定，其原因只能归结于你的神经网络总是处于学习状态，而非工作状态。这样的未定型网络输出的结果，是不能用的。
请仔细检查你的整个算法结构，将网络的工作阶段和学习阶段分开。网络稳定之后，自然会输出确定的结果。
每次应该只出现一种结果。
神经网络一般都是先用历史数据进行训练，使其学习历史数据中的知识，
训练完成后，用固定的神经网络进行分类，输出结果应该是唯一的。
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