训练期间的准确率为10%，但是在训练数据上使用相同模型的预测仅提供3.5%的准确率

可能是由于以下原因导致的：

1. 数据不足：训练数据的数量不够多，导致模型无法充分学习到数据的特征和规律。解决方法可以是增加训练数据的数量，或者使用数据增强技术来扩充数据集。
2. 数据质量问题：训练数据中存在噪声、错误标注或者不一致的问题，导致模型学习到了错误的特征。解决方法可以是对数据进行清洗和预处理，去除异常值和噪声，并进行正确的标注。
3. 模型复杂度不合适：模型可能过于简单或者过于复杂，无法很好地拟合训练数据。解决方法可以是调整模型的复杂度，增加或减少模型的层数或参数量，以达到更好的拟合效果。
4. 特征选择不当：训练数据中的特征选择不合理，导致模型无法捕捉到重要的特征。解决方法可以是进行特征工程，选择更具有代表性和区分度的特征，或者使用特征选择算法进行自动特征选择。
5. 模型训练参数设置不当：模型的训练参数如学习率、正则化项等设置不合理，导致模型无法收敛或者过拟合。解决方法可以是通过交叉验证等方法来选择最优的参数设置，或者使用自适应学习率等技术来优化模型训练过程。

针对以上问题，腾讯云提供了一系列的解决方案和产品，例如：

1. 数据增强技术：腾讯云的数据增强服务可以帮助用户通过数据扩充、样本生成等方式增加训练数据的数量，提升模型的泛化能力。详细信息请参考：数据增强服务
2. 模型优化工具：腾讯云的模型优化工具可以帮助用户对模型进行剪枝、量化、压缩等操作，减少模型的复杂度，提高模型的效率和准确率。详细信息请参考：模型优化工具
3. 自动特征选择算法：腾讯云的自动特征选择算法可以帮助用户自动选择最具有代表性和区分度的特征，提高模型的准确率和效果。详细信息请参考：自动特征选择算法

通过以上腾讯云的解决方案和产品，您可以针对训练准确率低的问题进行相应的优化和改进，提高模型的准确率。