我的模型结构是

                                  Output
                                    ^
                                    |
                             ----------------
                             | Dense Network |
                             ----------------
                                   /\
                                   ||
                                   ||
                                   ||
   |--------------------|          ||          | ----------------------|  
   | RNN on features    | ========>||<======== |  Dense Network on non |
   | changing with time |        [concat]      |  time series data     |
   |--------------------|                      |-----------------------|

这些是我的模型的训练和验证集指标输出。为什么验证集的值波动如此之大？有任何想法吗？

[！[4个图。损失、准确度、精确度、召回率][1]][1]

更新 ：

正如评论中所建议的，我尝试增加验证集大小现在大小比率为 49.6%-50.4%

此外，我通过使用更少的层使模型变得非常简单。得到的新图是这样的 [![4 Graphs. 更简单模型的损失、准确度、精确度、召回率][2]][2]

这是否可以接受为“好的波动”？