我一直在尝试使用Tensorflow和Keras构建一个图像分类模型。该模型应该对显示的手指数量进行分类。
我尝试过用各种不同的方法训练模型，但是现在，尽管训练和验证的准确率达到了95%以上，模型每次都以相同的置信度返回相同的预测。即使我尝试在训练模型的图像上预测类，它仍然返回相同的结果。
数据样本：

最后一次训练：

train_ds = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory(
  dataset_path,
  image_size=(300,300),
  seed=123,
  batch_size=batch_size,
  color_mode='grayscale')

val_ds = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory(
  dataset_pathh,
  image_size=(300,300),
  seed=123,
  batch_size=batch_size,
  color_mode='grayscale')

AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE

train_ds = train_ds.cache().shuffle(1000).prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)
val_ds = val_ds.cache().prefetch(buffer_size=AUTOTUNE)

num_classes = len(class_names)

model = Sequential([
    layers.Rescaling(1./255),
    layers.Conv2D(32, 3, activation='relu',  input_shape=(300, 300, 1)),
    layers.MaxPooling2D(),
    layers.Conv2D(64, 3, activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D(),
    layers.Conv2D(128, 3, activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D(),
    layers.Conv2D(128, 3, activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D(),
    layers.Flatten(),
    layers.Dropout(0.5),
    layers.Dense(512, activation='relu'),
    layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

epochs=5
history = model.fit(
  train_ds,
  validation_data=val_ds,
  epochs=epochs
)

培训结果：

得到预测：

img = tf.keras.utils.load_img(
    img_path, target_size=(300, 300)
)
img_array = tf.keras.utils.img_to_array(img)
img_array = tf.expand_dims(img_array, 0)
img_array = tf.image.rgb_to_grayscale(img_array)
img_array = img_array / 255
predictions = model.predict(img_array)
score = tf.nn.softmax(predictions[0])

返回的预测：

tf.Tensor([0.1295672  0.1295672  0.1295672  0.1295672  0.35214293 0.12958823], shape=(6,), dtype=float32)

我是这方面的初学者，主要是遵循Tensorflow教程。
编辑：忘记提到数据集是平衡的，所以问题不存在。