在机器学习中，模型的训练过程通常涉及到随机化，例如随机初始化权重、随机打乱数据等。而随机化的过程中，种子参数的设置会影响到结果的随机性。因此，不同种子的验证准确率可能会有一定的差异。

为了验证这个问题，可以使用交叉验证来评估模型的准确率，并尝试不同的种子参数。下面是一个示例代码，使用sklearn库中的K折交叉验证方法：

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 定义模型
model = LogisticRegression()

# 定义数据和标签
X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]
y = [0, 0, 1, 1]

# 定义不同的种子参数
seeds = [0, 1, 2, 3, 4]

# 使用交叉验证评估模型准确率
for seed in seeds:
    # 设置种子参数
    model.random_state = seed
    # 执行交叉验证
    scores = cross_val_score(model, X, y, cv=3)
    # 输出验证准确率
    print(f"Seed {seed}: {scores.mean()}")

上述代码中，我们定义了一个Logistic回归模型，然后使用不同的种子参数进行交叉验证。通过输出不同种子参数下的验证准确率，你可以观察到它们之间是否存在较大的差异。

需要注意的是，不同的机器学习算法和数据集可能会对种子参数的敏感性有所区别。因此，你可能需要根据具体情况进行调整和优化。