关于autoencoder做无监督学习的验证问题

1、keras训练的autoencoder模型，损失基于mse，数据量选了约10w。之前发过帖子，这是经优化过的model，之前的问题是：loss和val_loss收敛的不好且震荡，val_acc比较震荡，自己按如下方式试过：

        修改autoencoder神经网络结构；

        降低batch-size, val_loss的学习率;

        加了L1正则;

        最主要的：怀疑数据集样本分布不均，进行聚类然后用过几个算法筛选训练数据；

2、结果：如现在，loss和val_loss大致在0.08左右，还是会有轻微震荡，acc和val_acc在0.95左右，但也不是太平滑，考虑已经处理过数据集，怀疑还是验证集存在问题，由于自己缺乏调参和分析经验，求大神指点！