Ручная обратная связь (ручная проверка) при обучении модели каждую эпоху ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть код изображения для раскрашивания изображений.
Вводная форма имеет оттенки серого:

Код: Выделить всё

(batch_size, width, height, 1)

Форма вывода окрашена в цвет:

Код: Выделить всё

(batch_size, width, height, 3)

Я использую регрессор модели (U-net), поэтому использую потери регрессии.
Каждая обученная эпоха будет прогнозировать и показать невидимое изображение. (X_test).
Поскольку производительность прогнозируемого результата является субъективной и нет доступной метки (нет y_test), я хочу сообщить модели, является ли эта эпоха хорошей моделью или плохой моделью, основываясь на моем ручное суждение. Поэтому это должна быть метка 0 или метка 1 (лучшая модель для текущей эпохи), чтобы модель улучшилась на основе моего суждения.
Вот невидимое изображение, на котором метка изображения (y_test ) никогда не существовало с момента снимка, сделанного в 1950 году.

55EИтак, модель не знает, какой результат лучше оценить для этих данных, вместо этого она будет оцениваться мной самостоятельно.
Как мне это сделать в Keras? Я ожидаю каждую эпоху, она подсказывает мне, лучше ли текущее предсказанное изображение или нет (маркировка 1 или 0).
По сути, это та же концепция, что и GAN, за исключением того, что дискриминатором является человек.< /p>
Вот код: https://colab.research.google.com/drive ... sp=sharing

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/787 ... very-epoch