训练集验证集很高，但测试集很低

这种情况通常被称为过拟合，即模型在训练集和验证集上表现良好，但在测试集上表现不佳。过拟合的原因可能是以下几个方面：
1.训练数据太少，模型无法学习到足够的特征，从而在测试集上表现不佳。
2.模型太复杂，导致在训练集上过度拟合，无法泛化到测试集。
3.数据集存在噪声或异常值，导致模型在训练集上过度拟合，无法泛化到测试集。
针对这种情况，可以采取以下措施：
1.增加训练数据量，从而使模型能够学习到更多的特征。
2.减少模型的复杂度，可以通过减少网络层数、减少神经元数量等方式实现。
3.对数据进行清洗和预处理，去除噪声和异常值。
4.使用正则化技术，如L1、L2正则化等，限制模型的复杂度，防止过拟合。
5.使用dropout技术，随机丢弃一部分神经元，防止模型过度拟合。
6.使用预训练的权重，可以提高模型的泛化能力。
7.检查网络结构是否存在问题，如梯度消失、梯度爆炸等问题。

# 代码示例：使用dropout技术防止过拟合
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train,
          epochs=20,
          batch_size=128,
          validation_data=(x_val, y_val))