Keras模型在训练数据集上的评估精度低于拟合精度

是一个常见的现象。这是因为Keras模型在训练过程中会不断地调整模型的参数，以最小化训练数据集上的损失函数。因此，模型在训练数据集上的拟合精度往往会非常高。

然而，当模型在训练数据集之外的数据上进行评估时，可能会出现评估精度低于拟合精度的情况。这是因为模型可能过度拟合了训练数据集，导致对新数据的泛化能力较差。

为了解决这个问题，可以采取以下措施：

1. 数据集划分：将数据集划分为训练集和验证集（或测试集），用训练集进行模型训练，用验证集评估模型的泛化能力。这样可以更好地了解模型在未见过的数据上的表现。
2. 数据增强：通过对训练数据进行一系列的随机变换和扩充，增加数据的多样性，有助于提高模型的泛化能力。
3. 正则化技术：如L1正则化、L2正则化、Dropout等，可以在模型训练过程中对参数进行约束，减少过拟合的风险。
4. 模型结构调整：可以尝试减少模型的复杂度，避免过度拟合。可以通过减少网络层数、减少神经元数量等方式来简化模型。
5. 超参数调优：通过调整学习率、批量大小、优化器等超参数，可以改善模型的泛化能力。

总之，Keras模型在训练数据集上的评估精度低于拟合精度是一个常见的现象，但可以通过数据集划分、数据增强、正则化技术、模型结构调整和超参数调优等方法来提高模型的泛化能力。