计算准确率低怎么训练

如果你的模型计算准确率较低，有以下几种可能的原因：

1. 数据集过小或不够多样化：建议尝试增加数据量并确保训练集和测试集数据的分布相似性。同时，可以尝试引入新的数据或者进行数据增强。

2. 训练参数不合适：建议尝试调整模型的超参数，比如学习率、批处理大小、网络深度等等。不同的超参数设置可能会对模型的性能产生显著的影响。

3. 模型结构过于简单：建议尝试增加模型的复杂度，比如增加层数或者增加隐藏单元数等等。不过需要注意的是，增加模型复杂度也可能会导致过拟合问题。

4. 优化算法不合适：建议尝试使用其他优化算法，比如Adam、Adagrad等等。不同的优化算法适用于不同的场景，所以选择适合的优化算法也是很重要的。

总之，针对不同的场景和问题，选择不同的训练策略和算法能够帮助提升模型的准确率。