让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言可能的原因是因为在kaggle上使用的计算机资源与本地计算机不同，导致模型训练受到了影响。可能需要进行以下几个步骤来解决问题：
- 检查数据集是否在kaggle上读取正确。可以尝试在kaggle上读取本地已经预处理好的数据集。
- 调整模型的超参数。可能需要尝试不同的学习率、批量大小等来寻找最佳的超参数。
- 尝试使用更复杂的模型。可能需要尝试使用更深层次的神经网络或卷积神经网络以获得更好的性能。
- 如果计算机资源有限，尝试在kaggle上使用GPU进行训练。可以通过在kaggle上使用云计算资源或购买kaggle的GPU。
- 调整数据处理方式。可能需要尝试不同的数据处理方式，例如标准化、缩放或转换特征来使模型更容易拟合数据。 举例来说，如果是第三步，那么可以尝试更改模型的结构并添加一个新的卷积层。这样做可能需要增加更多的训练迭代，但可能会改善模型的性能。例如，在使用TensorFlow Keras编写的代码中，可以使用以下代码调整卷积层的参数：
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=input_shape))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
在这个例子中，我们添加了一个新的卷积层，使用32个过滤器和大小为(3,3)的卷积核。可以尝试重复以上步骤，直到找到解决模型训练问题的正确步骤。
