nnet（） 在不同的操作系统中有不同的结果（Windows 与 Linux）

问：

我正在使用 nnet（） 包专门用于 ANN 模型的 R 脚本。我在本地计算机 （Windows） 上运行脚本，我的同事在他的计算机 （Docker -> Linux） 上运行相同的 R 脚本。对于ANN模型，我们得到了相似但不同的结果。神经元权重存在很大差异，拟合值和预测值略有差异。

我们在 nnet（） 函数之前设置了相同的种子，因此我们在同一个随机化集上。此外，我已将模型的所有系数、偏差等的初始化权重 （“Wts”） 设置为相同的值 （1）。我还通过设置种子和执行随机 sample（） 来测试两个系统的随机化，该样本返回相同的结果。

我还测试了我们的模型输入（光谱），一切都是 1：1 的统一。

我们构建了许多模型，包括PLS，GPR和SVR（带有网格搜索参数），并且我们总是得到相同的结果。这些模型不利用随机化，因此假设 ANN 模型中的随机化是造成差异的原因。

我们还将 R 更新到最新版本 （4.2.2），并更新了所有包，包括 nnet（） 和来自同一存储库的依赖项。

我不知从何而来，我最后的想法是操作系统（我=Windows，他=Linux）之间的区别。是否还有其他可能影响 nnet（） 函数的差异，例如舍入（因为模型输入变量为小数点后大小）或操作系统之间的排序差异？

期望在 ANN 模型（权重、拟合值和预测）之间具有完全的统一性。

抱歉没有可重现的代码，这些模型适用于高维数据（光谱> 1000 个变量，n > 1000）。我可以分享我们的 nnet（） 函数代码：

  cv_wts <- rep(1,cv_wts_n)
  
  set.seed(seed)
  cal <- nnet(TV ~ NIR, data = training_dat, size = n, decay = d, Wts = cv_wts,
              linout=TRUE, maxit = 1000000, MaxNWts = 1000000, trace = FALSE)