CNN-随机精度下降

Question

我最近开始玩CNN。尽管我（认为）了解理论，但无法解释以下图表：

如果有人能帮助我理解验证数据集的准确性随机下降的原因，将非常感谢。

不确定是否有帮助，但是我的CNN架构是：

# Convolution 1
model.add(Convolution2D(64,(3,3),input_shape=(28,28,1)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size = (2,2)))
model.add(BatchNormalization())

# Convolution 2
model.add(Convolution2D(64,(3,3)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size = (2,2))) 
model.add(BatchNormalization())

# Flattening
model.add(Flatten())

# Fully connected layers
model.add(Dense(activation = 'relu', units=64 ))
model.add(Dropout(0.1))
model.add(Dense(activation = 'relu', units=64 ))
model.add(Dropout(0.1))

# Output
model.add(Dense(activation = 'softmax', units=24 ))

我也在使用自定义优化程序：

adam_opt = optimizers.adam(lr = 0.001,amsgrad=True)
model.compile(optimizer = adam_opt, loss = 'categorical_crossentropy',
                   metrics = ['accuracy'])

培训150个时期，批量大小为64。