MATALB创建LSTM，训练集精度高但是测试集精度很低是什么原因？

基于matlab构建了LSTM的分类网络。数据包含7个特征量，输出标签为七个。每个训练样本大小不同，大致为7x100.

但是在训练过程中训练进度显示准确度已经达到100左右，但是测试精度只有50%。

为了控制变量我甚至使用了相同的训练集和测试集，效果依然不一样。请问是什么问题呢？

网络部分参考下文：

// =========================设计LSTM网络=================================
yTrain_categorical=categorical(yTrain);
numClasses=numel(categories(yTrain_categorical));
yTest_categorical=categorical(yTest);
sequenceInput=size(xTrainFeatureSD{1},1); // 如果选了3种特征作为数据，这里改为"3"

// 创建用于sequence-to-label分类的LSTM步骤如下：
// 1. 创建sequence input layer
// 2. 创建若干个LSTM layer
// 3. 创建一个fully connected layer
// 4. 创建一个softmax layer
// 5. 创建一个classification outputlayer
// 注意将sequence input layer的size设置为所包含的特征类别数，本例中，1或2或3，取决于你用了几种特征。fully connected layer的参数为分类数，本例中为8.
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(sequenceInput)
     lst