为什么我的模型每次训练都会给出不同的结果？

模型每次训练给出不同的结果可能有以下几个原因：

1. 随机性：在模型训练过程中，涉及到一些随机性因素，比如初始化权重、随机选择训练样本等。这些随机性会导致每次训练时模型的初始状态不同，进而导致每次训练得到的结果不同。
2. 数据集的随机性：如果训练数据集包含一些随机性质的样本，比如随机打乱样本顺序或使用随机采样技术，那么每次训练时模型所接收的样本顺序可能会不同，从而导致模型的训练结果也不同。
3. 模型复杂度：如果模型非常复杂，拥有大量的参数和层级，那么每次训练时模型的学习过程可能会受到各种因素的影响，导致不同的结果。例如，模型可能会陷入局部最优解，或者在训练过程中出现过拟合现象。
4. 超参数调整：超参数是指在训练模型前需要手动设置的参数，如学习率、正则化系数等。不同的超参数设置可能会导致模型在训练过程中收敛到不同的结果。

对于解决这个问题，可以考虑以下几点：

1. 设置随机种子：通过设置固定的随机种子，可以使每次训练时的随机因素保持一致，以获得稳定的结果。
2. 数据集预处理：对数据集进行预处理，如标准化、归一化、去噪等，可以减少数据集中的随机性。
3. 模型简化：降低模型的复杂度，可以减少模型的不确定性，提高结果的一致性。
4. 超参数调优：通过交叉验证等方法，选择合适的超参数组合，以获得更好的模型性能和稳定的训练结果。

需要注意的是，以上提到的方法并非一定能完全解决每次训练结果不同的问题，但可以在一定程度上减少不确定性，提高模型的鲁棒性。具体的解决方法和策略需要根据具体情况进行调整和实验。