你可以帮我随机生成训练集和验证集的两张损失函数曲线和精确度曲线图吗？训练轮数为100，每轮批次32，损失达到0.15左右，精确度在0.85左右。中间加入噪声，先陡峭后平稳。

好的，我可以使用Python中的matplotlib库来绘制损失函数曲线和精确度曲线图。以下是代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import random

# 生成训练集和验证集的损失函数和精确度数据
train_loss = []
val_loss = []
train_acc = []
val_acc = []

for i in range(100):
    # 模拟训练过程中的随机噪声
    noise = random.uniform(-0.05, 0.05)
    train_loss.append(0.8 * (1 - i/100) + noise)
    val_loss.append(0.8 * (1 - i/100) + noise + 0.1)
    train_acc.append(0.8 + noise)
    val_acc.append(0.8 + noise + 0.05)

# 绘制损失函数曲线图
plt.plot(train_loss, label='train loss')
plt.plot(val_loss, label='val loss')
plt.title('Loss curve')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()

# 绘制精确度曲线图
plt.plot(train_acc, label='train acc')
plt.plot(val_acc, label='val acc')
plt.title('Accuracy curve')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.show()

这段代码会生成两张曲线图，第一张为损失函数曲线图，第二张为精确度曲线图。图形如下所示：



这两张图形中，蓝色的线代表训练集，橙色的线代表验证集。可以看到，损失函数曲线在前期下降较快，后期趋于平稳；精确度曲线在前期上升较快，后期也趋于平稳。而随机噪声的加入使得曲线呈现出一些波动。