部署卷积神经网络时，训练和测试准确率较高，但预测准确率较低的问题可能是由于过拟合导致的。以下是一些可能的解决方法：

1. 数据增强（Data Augmentation）：通过对训练数据进行随机变换，如旋转、平移、缩放等，可以增加训练数据的多样性，减少过拟合的可能性。可以使用Keras中的ImageDataGenerator类来实现数据增强。

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator

datagen = ImageDataGenerator(
    rotation_range=10,  # 随机旋转角度
    width_shift_range=0.1,  # 随机水平平移
    height_shift_range=0.1,  # 随机垂直平移
    shear_range=0.1,  # 随机剪切变换
    zoom_range=0.1,  # 随机缩放
    horizontal_flip=True,  # 随机水平翻转
    vertical_flip=True  # 随机垂直翻转
)

datagen.fit(train_images)

# 使用增强后的数据进行训练
model.fit_generator(datagen.flow(train_images, train_labels, batch_size=32),
                    steps_per_epoch=len(train_images) // 32, epochs=10)

2. 正则化（Regularization）：通过添加正则化项（如L1正则化、L2正则化）来限制模型的复杂度，减少过拟合的风险。可以在模型的某些层上添加正则化项。

from keras import regularizers

model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', kernel_regularizer=regularizers.l2(0.01)))

3. 早停法（Early Stopping）：在训练过程中监控模型在验证集上的性能，当性能不再提升时停止训练，以避免过拟合。

from keras.callbacks import EarlyStopping

early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3)  # 当验证集上的损失不再下降时停止训练

model.fit(train_images, train_labels, validation_split=0.2, callbacks=[early_stopping])

4. Dropout层：在模型的某些层之间添加Dropout层，随机将一部分神经元的输出置为0，以减少神经元之间的依赖关系。

model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Dropout(0.25))

通过组合使用上述方法，可以帮助解决部署卷积神经网络时预测准确率较低的问题。