Xceptionモデルでの学習を引き続き行っていました。
トレーニングデータのLossが1.0程度まで下がり、MAEが1.0を切ったため、学習を止めました。
分類の学習の時にはテストデータの精度(Accuracy)も1epochごとにトレーニングデータのロスなどと同時に表示されていたのですが、MAEにしたところ表示されなくなったため、確認ができませんでした。
現在、画像の水増し(水平反転、ノイズ、ぼかし)を行い、６倍(約11000枚)に増やし、Xceptionモデルでの学習を行っています。
画像が圧倒的に増えたため、1epochが２時間かかっており、数日間放置するしかないかと見ています。
Google Colabのノートブックを１つ増やし、別のモデルでの学習や画像数を絞った学習を並行して行おうかなと考えてます。