Одинаковые данные обучения в Liblinear генерируют разные модели

Question

Я использую Liblinear для обучения моделей для задачи классификации. Я заметил, что изменение порядка выборок в обучающих данных может привести к различным моделям. Чтобы проверить это, я создал две разные либлинеарные задачи, включающие одни и те же данные в разном порядке.

Problem 1:
x:
[FeatureNode(idx=1, value=1.0), FeatureNode(idx=2, value=1.0), FeatureNode(idx=5, value=1.0)]
[FeatureNode(idx=1, value=1.0), FeatureNode(idx=2, value=1.0), FeatureNode(idx=3, value=1.0), FeatureNode(idx=5, value=1.0)]
y:
[1.0, 0.0]
Generated model:
[0.0, 0.0, -1.0, 0.0, 0.0]

Problem2:
x:
[FeatureNode(idx=1, value=1.0), FeatureNode(idx=2, value=1.0), FeatureNode(idx=3, value=1.0), FeatureNode(idx=5, value=1.0)]
[FeatureNode(idx=1, value=1.0), FeatureNode(idx=2, value=1.0), FeatureNode(idx=5, value=1.0)]
y:
[0.0, 1.0]
Generated model:
[0.04166666666666674, 0.04166666666666674, 0.875, 0.0, 0.04166666666666674]

Что является причиной этого? Можно ли этого избежать?