Плохое качество прогноза на TensorFlow 2.7 на Python 3.9

[VitaliyVS-2020]

Попробовал воспроизвести пример в окружении TensorFlow 2.7 на Python 3.9
Ошибок нет, но качество прогноза плохое (не определяет НГ для "Карта памяти Samsung" и "Сибирская корона светлое")

Вот элемент блокнота на моем окружении:
https://github.com/VitaliyVS-2020/TensorFlow-2.7-example/blob/main/Jupyter%20file/question_TF_2_7.ipynb

Предположительно дело в отличиях TensorFlow 1 и TensorFlow 2
Я новичок в Python, можете подсказать, что не так в новом окружении?

[VitaliyVS-2020]

Вот отличия, которые я нашел:

Старое окружение:

Train on 6300 samples, validate on 700 samples
Epoch 1/3
6300/6300 [==============================] - 26s 4ms/sample - loss: 0.6653 - accuracy: 0.8187 - val_loss: 0.3943 - val_accuracy: 0.8871
Epoch 2/3
2976/6300 [=============>................] - ETA: 13s - loss: 0.3523 - accuracy: 0.8871

Новое окружение:

Epoch 1/3
394/394 [==============================] - 17s 39ms/step - loss: 0.7441 - accuracy: 0.8113 - val_loss: 0.3747 - val_accuracy: 0.8929
Epoch 2/3
394/394 [==============================] - 14s 37ms/step - loss: 0.3122 - accuracy: 0.9038 - val_loss: 0.2976 - val_accuracy: 0.9100
Epoch 3/3
394/394 [==============================] - 14s 36ms/step - loss: 0.1575 - accuracy: 0.9519 - val_loss: 0.2557 - val_accuracy: 0.9486

[vbondarevsky]

Данные в репозитории служат скорей для примера и их недостаточно для полноценного обучения модели.
Исходно я обучал модель на 1млн записей. В открытый доступ эти данные выложить не могу

[VitaliyVS-2020]

Спасибо, понятно!
Можете посоветовать какие алгоритмы посмотреть для обучения на небольших выборках?
Для получения статей затрат по тексту выписки банка + контрагент.