今週は現在Webで実装していた8種の画像をXceptionでFine tuningをしていました。
135層のうち109層以下を学習し、70エポックごとにWeightを保存をしていましたが、1回の実行に6時間かかってしまっています。
2回目の実行を深夜に放置していたところ、途中でランタイムが途切れてしまい、現在も実行中です。１回目の実行（70エポック）で約40%の精度でした。
また、同時並行で葉と草の学習をはじめました。こちらは独自で基本的なモデルを組み、5種で現在学習していますが、今見る限り6,70%ぐらいで収束する気がします。
プログラムは一通りかけているので、明日明後日のうちに混同行列やグラフを用いて精度比較したいと思っています。
検索にかける画像の結果の値が低い時、上位２つをWebページで表示させ、ユーザーに選択させようかと思っています。