5折交叉验证可在SVM中提供反向学习曲线

Question

我正在研究数字分类（Devanagari OCR）。我正在用php训练PECL SVM模型上的数据。为了绘制学习曲线，我开始通过5倍交叉验证来测试SVM的鲁棒性。我得到如下结果-

当数据集数量较少时，它可以提供较高的准确性，但是当数据集大小增加时，准确性逐渐降低。我知道SVM在较少的数据集中可以很好地工作。但是我的项目主管对此并不满意。我通过互联网进行搜索，但没有发现有关此问题的信息。我的模型（PECL SVM提供的带有RBF内核的SVM）有什么问题吗？或作为SVM的属性正常。按模型对新图像进行分类是完美的。