Я изучаю цифровую классификацию (Devanagari OCR).Я тренирую данные по модели PECL SVM в php.Чтобы построить кривую обучения, я начал тестировать надежность SVM с помощью 5-кратной перекрестной проверки.Я получил результат, как показано ниже - 
Когда имеется меньшее количество наборов данных, это дает высокую точность, но в то время как размер набора данных увеличивает точность, постепенно снижается.Я знаю, что SVM хорошо работает в меньшем количестве наборов данных.Но мой руководитель проекта не удовлетворен этим.Я искал по интернету, тогда я не нашел ничего о такой проблеме.Есть ли какие-либо проблемы в моей модели (SVM с ядром RBF, предоставленным PECL SVM)?или это Нормально как свойство SVM.Классификация нового изображения по модели идеальна.