深度学习模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差，可能有以下原因：

数据集问题： 测试集的数据分布与训练集不同，导致模型在测试集上泛化能力不足。可以尝试增加训练数据量，使用数据增强技术来扩充数据集，并确保训练集和测试集的数据分布尽可能相似。
模型复杂度问题： 模型过于复杂或欠拟合，导致在测试集上表现不佳。可以尝试简化模型，例如减少层数、减少神经元数量等，或者使用正则化技术，如Dropout、L1/L2正则化等来减少模型复杂度并防止过拟合。
学习率问题： 学习率过高或过低可能导致训练不稳定。可以尝试调整学习率，例如使用学习率衰减或自适应优化器来选择合适的学习率。
训练过程问题： 可能存在训练过程错误，例如训练迭代次数过多或过少、批次大小不合适等。可以仔细检查训练代码，确保没有错误，并使用调试技巧，如打印输出和可视化等来帮助理解模型的训练过程，以及找出问题的根源。
初始化问题： 模型参数的初始化可能会对训练结果产生重大影响。可以尝试使用不同的参数初始化方法，并观察训练过程的表现。

针对这种情况，可以尝试以下改进措施：

增加训练数据量 ，使用数据增强技术来扩充数据集，并确保训练集和测试集的数据分布尽可能相似。
简化模型 ，使用正则化技术来减少模型复杂度并防止过拟合。
调整学习率 ，例如使用学习率衰减或自适应优化器来选择合适的学习率。
检查训练过程是否存在错误 ，使用调试技巧来理解模型的训练过程，以及找出问题的根源。
使用不同的参数初始化方法 ，并观察训练过程的表现。