新規学習
黒色背景画像からGrabCutを用いて桃領域を抽出した画像を用いて、ハイブリッドモデルの学習（４分割クロスバリデーション）を行った。
背景：黒色背景
桃の糖度：各側面に対応
データ数：元データ1024を拡張した10240データ
・画像例（265px × 242px, 72dpi）
・学習過程グラフ
↓これだけval_mae, val_lossが100を超えている
(他は10〜20程度)
・評価結果
| 評価関数 | MAE | RMSE | R２ |
|---|---|---|---|
| 平均値 | 0.5862 ±0.0663 | 0.8512 ±0.2473 | 0.7399 ±0.1607 |
| 評価関数 | MAE | RMSE | R２ |
|---|---|---|---|
| 平均値 | 0.4223 | 0.6249 | 0.8833 |
結果としてはMAEとRMSEがやや下がり、R２はやや上がった。
引き続き10分割クロスバリデーションを行っていく。
今後の課題
・10分割クロスバリデーション
・カラー画像を追加して学習を行う