神经网络是一种模仿人脑结构的计算模型，它可以通过学习大量的数据来完成各种复杂的任务，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。神经网络的训练过程就是不断调整网络中的参数，使得网络的输出能够尽可能地接近真实的标签。在训练过程中，我们通常会使用一些指标来衡量网络的性能，如准确率、损失函数、精确度、召回率等。其中，准确率是最直观的一种指标，它表示网络正确预测的样本数占总样本数的比例。
那么，神经网络的准确率是如何随着训练的进行而变化的呢？理想情况下，我们希望网络的准确率能够随着训练的进行而不断提高，直到达到一个较高的稳定水平。然而，在实际的训练过程中，我们经常会遇到一种现象，就是网络的准确率在训练到一定的轮数（epoch）之后，会出现一次大幅的下降，然后又开始缓慢地上升，但是却达不到下降前的最好水平。这种现象通常被称为过拟合（overfitting）。
过拟合是指网络在训练数据上表现得过于优秀，而在测试数据或者新的数据上表现得很差的情况。过拟合的原因有很多，比如网络的复杂度过高，训练数据的数量或者质量不足，训练的轮数过多等。过拟合的后果是网络失去了泛化能力，也就是说，网络只能记住训练数据的特征，而不能捕捉到数据的普遍规律，从而导致在新的数据上预测错误。
那么，如何避免或者减轻过拟合的问题呢？目前，有很多方法可以用来解决过拟合，比如：
增加数据量。数据量越多，越能反映数据的真实分布，越能提高网络的泛化能力。如果无法获取更多的数据，可以通过数据增强（data augmentation）的方法来扩充数据，比如对图像进行旋转、裁剪、翻转、变换等操作，对文本进行替换、删除、插入等操作。
减少网络复杂度。网络复杂度越高，越容易拟合训练数据的细节，而忽略数据的本质。可以通过减少网络的层数、神经元的个数、参数的个数等方法来降低网络的复杂度。
使用正则化（regularization）。正则化是一种在损失函数中加入一些额外的项，来惩罚网络的复杂度，防止网络过度拟合训练数据。常见的正则化方法有L1正则化、L2正则化、Dropout等。
使用早停（early stopping）。早停是一种在训练过程中监测网络的性能，当网络的性能在验证集上不再提升时，就停止训练，从而避免过拟合。早停的方法有很多，比如设置一个固定的轮数、设置一个容忍的下降幅度、设置一个最佳的性能水平等。
神经网络训练中的准确率波动现象是一种常见的过拟合现象，它反映了网络在训练数据上过度拟合，而在测试数据或者新的数据上表现不佳的问题。为了解决这个问题，我们可以采用一些方法来提高网络的泛化能力，如增加数据量、减少网络复杂度、使用正则化、使用早停等。通过这些方法，我们可以使网络的准确率在训练过程中保持一个较高的稳定水平，从而提高网络的性能和可靠性。