在训练过程中，验证集的准确率在50左右波动

[xhlbkcc]

您好，我在训练过程中遇到了验证集表现不佳的问题，希望能得到您的帮助。
在训练时，由于物理硬件限制，我每个视频截取了只60帧（4个连续的15帧），修改了dataset.py中的seq_len和network.py中的chunks以及卷积核的大小，其他参数设置未进行修改，batchsize=30，在24g显存的GPU上使用混合精度进行单gpu训练。
在迭代过程中的Epoch8，训练集的ACC就已经达到了100，但是验证集上的ACC和AUC却开始下降，以下是部分训练的结果。
Epoch8: Acc:52.500 Auc:87.726 Pre:51.289 Rec:99.500 F1:67.687
Epoch9: Acc:52.300 Auc:87.908 Pre:51.182 Rec:99.600 F1:67.617
Epoch10: Acc:52.750 Auc:88.515 Pre:51.421 Rec:99.500 F1:67.802
Epoch11: Acc:52.250 Auc:86.633 Pre:51.157 Rec:99.500 F1:67.572
请问模型是不是发生了过拟合现象，我应该怎么修改才能得到较好的结果？