申し訳ありませんが、簡単に説明してみましょう。

モデルはトレーニングデータに過剰に適合しているようです。これは、モデルがトレーニングデータ（したがってトレーニングの精度が高い）で非常にうまく機能することを意味しますが、新しいデータには一般化されません（したがって、テストの精度が低い）。

過剰適合の潜在的な理由は次のとおりです。

 - あなたのモデルは、あなたが持っているデータの量に対して複雑すぎます。モデルアーキテクチャ（より少ないレイヤーまたはニューロン）を簡素化してみてください。
 - あなたはあまりにも多くの時代のためにトレーニングをしています。これにより、モデルはテストデータに表示されないトレーニングデータのパターンを記憶できます。より少ないエポックのトレーニングを試してみてください。
 - あなたはあまりにも多くの正則化を使用しています。正則化は過剰装着を防ぐのに役立ちますが、多すぎるとパフォーマンスが損なわれる可能性があります。正規化強度を減らしてみてください。

モデルのパフォーマンスを評価するには、トレーニングとテストの精度の両方を確認することが重要です。トレーニングの精度だけでは十分ではありません。なぜなら、それはあなたのモデルがトレーニングデータにどれだけうまく適合しているかを示すからです。テストの精度は、モデルが新しいデータでどれだけうまく機能するかのより良い尺度です。

これが役立つことを願っています！他に質問がある場合はお知らせください。
Sorry about that, let me try to explain in simpler terms:

It sounds like your model is overfitting to the training data. This means that your model performs really well on the training data (hence the high training accuracy), but does not generalize well to new data (hence the lower test accuracy).

Some potential reasons for overfitting are:

- Your model is too complex for the amount of data you have. Try simplifying your model architecture (fewer layers or neurons).
- You are training for too many epochs. This allows your model to memorize patterns in the training data that don't appear in the test data. Try training for fewer epochs.
- You are using too much regularization. Regularization helps prevent overfitting, but too much can hurt performance. Try reducing the regularization strength.

To evaluate model performance, it's important to check both training and test accuracy. Training accuracy alone is not sufficient, since that just shows how well your model fits the training data. The test accuracy is a better measure of how well your model will perform on new data.

I hope this helps! Let me know if you have any other questions.