我已经在keras中从头开始实现了resnet50，我使用的是包含8000张猫和狗图像的数据集。我的验证分割为0.3

history = model.fit(X_train, Y_train, epochs = 100, validation_split=0.3,batch_size = 32)

有人知道为什么我的验证准确度波动这么大吗？
也有人能解释为什么验证精度可以在第二个历元0.99？

Epoch 1/100
176/176 [==============================] - 20s 77ms/step - loss: 0.9370 - accuracy: 0.6745 - val_loss: 0.7337 - val_accuracy: 0.0945
Epoch 2/100
176/176 [==============================] - 12s 68ms/step - loss: 0.7851 - accuracy: 0.7021 - val_loss: 0.3864 - val_accuracy: 0.9979