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，其中精确度上升趋势先陡峭后达到平稳0.85左右，损失函数从0.4逐渐下降至0.1左右。训练集的噪声比验证集小很多。

好的，我可以用Python的Matplotlib库帮你生成这两张图。以下是代码：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成随机数据
train_loss = np.random.normal(loc=0.2, scale=0.05, size=100)
val_loss = np.random.normal(loc=0.25, scale=0.05, size=100)
train_acc = np.linspace(0.1, 0.85, 50) + np.random.normal(scale=0.03, size=50)
val_acc = np.linspace(0.1, 0.85, 50) + np.random.normal(scale=0.05, size=50)

# 添加噪声
train_noise = np.random.normal(scale=0.02, size=100)
val_noise = np.random.normal(scale=0.04, size=100)
train_loss += train_noise
val_loss += val_noise

# 绘制损失函数曲线图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(train_loss, label='Training Loss')
plt.plot(val_loss, label='Validation Loss')
plt.title('Loss Curves')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.show()

# 绘制精确度曲线图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(train_acc, label='Training Accuracy')
plt.plot(val_acc, label='Validation Accuracy')
plt.title('Accuracy Curves')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.show()

这段代码将生成两张图，分别是损失函数曲线图和精确度曲线图。由于数据是随机生成的，每次运行结果可能会有所不同。你可以根据自己的需要调整代码中的参数，比如数据的均值、标准差、上升趋势等等。