我对机器学习很陌生。看看其他工作，我培训了以下模型https://www.kaggle.com/code/konstansan/cat-and-flower-image-classifier，基于测试集的计算，其显示出非常高的精度(98-99%(。要运行笔记本，需要一个Kaggle帐户。
然而，大多数情况下，该模型无法准确地对来自测试集的单个图像进行分类。我有两个类别，训练集中每个类别10000张图像，验证集中每个类别2000张图像，测试集中每个类别50张图像。三组图像在大小、内容等方面没有太大差异。
然后我训练了一个类似的模型，它的准确率约为85%，但在单个图像上仍然失败。
有人能帮忙吗？非常感谢。
听起来模型的准确性在训练集上很好，但在测试集上却不起作用。
这可能是由于以下任何原因：
- 因为算法
- 由于超参数
- 由于数据过拟合
- 因为数据可能不好