hist = model.fit(x_train, y_train, validation_split=0.1, epochs=100, verbose=1,
callbacks=[modelCheckpoint, EarlyStopping])
これをやるか、やらないかで大きな差がでるのは言うまでもありません
反省です
それと前回のカラー化で気付いたことですが2点あります
①明るいシーン、太陽がまぶしいようなシーンでは
全体がセピア色になってしまう欠点がありました
これはLの値を微調整することによって本来の色に近づけるかも知れません
②影のグレー色と植物などの緑色を正確には区別できていないということです
上の①は損失を小さくすることが正確な色を再現することより
無難な色で損失を減らしているに過ぎないように思えます
これはLの値を微調整することによって本来の色に近づけるかも知れません
もう一つの②はよく色弱の人とかがグレーと緑を間違えるという話を聞いたことがありますが
この学習は結構大変そうです
GoogleのTPUを使って試してみようとも思っています