验证损失和验证准确率都高于训练损失和acc和波动。

验证损失和验证准确率高于训练损失和准确率，并且存在波动，可能是由于模型过拟合或者数据集不平衡导致的。

过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在验证集上表现较差的现象。这可能是因为模型过于复杂，过度拟合了训练数据的特征，导致在新的数据上泛化能力较差。解决过拟合的方法包括增加训练数据、减少模型复杂度、使用正则化技术等。

数据集不平衡是指训练集中不同类别的样本数量差异较大，导致模型在验证集上对少数类别的预测效果较差。解决数据集不平衡的方法包括欠采样、过采样、生成合成样本等。

在云计算领域，验证损失和验证准确率高于训练损失和准确率的情况可能会影响模型的部署和性能。为了解决这个问题，可以考虑使用交叉验证、早停法等技术来选择合适的模型，并进行模型调优和参数调整。

腾讯云提供了一系列与机器学习和深度学习相关的产品和服务，例如腾讯云AI Lab、腾讯云机器学习平台、腾讯云深度学习工具包等，可以帮助开发者进行模型训练、调优和部署。具体产品介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站的相关页面。