Случайность в искусственном интеллекте и машинном обучении

Этот вопрос пришел мне в голову, когда я работал над двумя проектами в AI и ML. Что делать, если я создаю модель (например, классификационную нейронную сеть, K-NN и т. Д.), И эта модель использует некоторую функцию, которая включает случайность. Если я не исправлю семя, тогда я m будет получать разные результаты точности каждый раз, когда я запускаю алгоритм на одних и тех же данных обучения. Однако, если я исправлю это, некоторые другие настройки могут дать лучшие результаты.

Достаточно ли усреднения набора точности, чтобы сказать, что точность этой модели составляет xx%?

Я не уверен, правильно ли это место, чтобы задать такой вопрос / открыть такое обсуждение.