在Keras中重新训练VGG16的准确率非常低

可能是由于以下原因导致的：

1. 数据集不足：重新训练VGG16模型需要大量的标注数据集来进行训练，如果数据集过小，模型可能无法充分学习到特征和模式，从而导致准确率低下。解决方法是增加数据集的规模，可以通过数据增强技术来扩充数据集。
2. 过拟合：重新训练VGG16模型时，如果模型过于复杂或训练次数过多，可能会导致过拟合现象，即模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差。解决方法包括增加正则化项、使用Dropout等技术来减少过拟合。
3. 学习率设置不当：学习率是控制模型参数更新的步长，如果学习率过大或过小，都可能导致模型无法收敛或收敛速度过慢。可以尝试调整学习率的大小，选择合适的学习率优化算法（如Adam、SGD等）。
4. 错误的预处理：在重新训练VGG16模型之前，需要对数据进行适当的预处理，包括图像归一化、尺寸调整等。如果预处理不正确，可能会导致模型无法正确学习到特征。可以参考Keras的文档或相关教程来进行正确的预处理操作。
5. 模型结构不适合任务：VGG16是一个经典的卷积神经网络模型，但并不适用于所有任务。如果任务的特点与VGG16的结构不匹配，可能会导致准确率低下。可以尝试使用其他适合任务的模型结构，或对VGG16进行微调来适应任务需求。

针对以上问题，腾讯云提供了一系列相关产品和服务，例如：

1. 数据增强：腾讯云图像处理（Image Processing）服务提供了丰富的图像增强功能，可以帮助扩充数据集，提高模型的泛化能力。详情请参考：腾讯云图像处理
2. 模型优化：腾讯云AI优图（AI Vision）提供了模型优化和调优的功能，可以帮助解决过拟合等问题，提高模型的准确率。详情请参考：腾讯云AI优图
3. 自动学习：腾讯云自动学习（AutoML）平台提供了自动化的模型训练和调优功能，可以帮助快速构建高准确率的模型。详情请参考：腾讯云自动学习

请注意，以上仅为腾讯云提供的一些相关产品和服务，其他云计算品牌商也提供类似的解决方案。