为什么我的CNN模型在验证中一直保持这种行为

Question

我想知道是否有人可以帮助我验证CNN模型显示的这种“嘈杂”行为。如您所见，训练（蓝色）始终具有这种快速且最佳的收敛性，但是随着我降低网络参数，验证（橙色）一直保持这种状态。在许多模型中，我在测试方面的得分一直很高，准确度在95％到100％之间。 我只是想知道这是由培训数据量还是网络规模引起的？有人有研究此问题并解释原因的论文吗？

数据集： 我的问题有16个类，在我的数据集中，每个类只有大约450个示例。

Keras CNN模型：

培训（蓝色）和验证（橙色）历史记录：

谢谢！