为什么每次运行深度学习程序时，我的最佳性能模型都不同？

每次运行深度学习程序时，最佳性能模型不同的原因可能有以下几点：

1. 数据集的随机性：深度学习模型通常是在大规模数据集上进行训练的，而数据集中的样本是随机抽取的。因此，每次运行程序时，模型所接触到的数据样本可能会有所不同，导致模型的训练过程和最终结果也会有所差异。
2. 模型的初始化：深度学习模型的初始化是一个重要的步骤，它决定了模型初始状态的好坏。模型的初始化通常是随机的，因此每次运行程序时，模型的初始状态都会有所不同，进而影响模型的训练过程和最终结果。
3. 训练过程中的随机性：深度学习模型的训练过程中通常会涉及到一些随机性操作，比如随机梯度下降法中的随机采样、Dropout等。这些随机性操作会导致每次运行程序时，模型的训练过程和最终结果都会有所不同。
4. 超参数的选择：深度学习模型中存在许多超参数，如学习率、批大小、正则化参数等。这些超参数的选择会对模型的性能产生重要影响。每次运行程序时，可能会选择不同的超参数组合，从而导致最佳性能模型的不同。

综上所述，每次运行深度学习程序时，最佳性能模型不同是由于数据集的随机性、模型的初始化、训练过程中的随机性以及超参数的选择等因素的综合影响所致。为了获得更加稳定和一致的结果，可以尝试增加训练数据量、调整模型的初始化策略、增加训练迭代次数、进行超参数的调优等方法。