当验证集精度来回震荡时，通常表明模型遇到了瓶颈。这个问题通常被称为“振荡”或“震荡”。
造成振荡的原因可能有多种，例如：
模型过拟合。这意味着模型在训练数据上表现良好，但在验证数据上表现不佳。此时，可以考虑添加正则化、数据增强、减小模型复杂度等方法来减轻过拟合问题。
模型欠拟合。这意味着模型不能很好地拟合训练数据。此时，可以考虑增加模型复杂度、改变优化器、调整学习率等方法来增加模型的拟合能力。
数据不平衡。当验证集中某些类别的样本数量很少时，模型可能会表现出振荡的行为。此时可以考虑对数据进行平衡处理，例如欠采样或过采样。
为了解决验证集精度振荡的问题，可以尝试以下方法：
改变模型结构或超参数。例如，调整网络的层数、宽度、优化器、学习率等，以便找到更好的模型结构和超参数。
使用正则化。例如，添加L1或L2正则化、dropout等，以便减轻模型的过拟合问题。
使用数据增强。例如，旋转、平移、缩放、裁剪等方法，以便扩大数据集并增加模型的泛化能力。
调整训练策略。例如，使用早停法、学习率调整、动态批量大小等方法，以便更好地控制训练过程。
增加数据集大小。例如，使用更多的训练数据、数据增强技术、迁移学习等方法，以便增加数据集的规模并提高模型的泛化能力。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-642987.html
综上所述，验证集精度来回震荡的原因可能有多种，需要结合具体情况来选择合适的解决方法。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-642987.html
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