kerasでの自作モデル作成について

pythonでの機械学習・物体検出について。
下のurlのサイトを参考にkeras-yoloで独自モデルを作ろうとしています。
リンク内容

train.pyを実行して学習をさせたところ、

Load weights model_data/yolo_weights.h5.
Freeze the first 249 layers of total 252 layers.
Train on 801 samples, val on 88 samples, with batch size 32.
Epoch 1/50
25/25 [==============================] - 973s 39s/step - loss: 1600.0387 - val_loss: 485.2346
Epoch 2/50
25/25 [==============================] - 965s 39s/step - loss: 386.3787 - val_loss: 304.7197

(省略)

Epoch 50/50
25/25 [==============================] - 962s 38s/step - loss: 152.0909 - val_loss: 171.5911

Unfreeze all of the layers.
Train on 801 samples, val on 88 samples, with batch size 32.
Epoch 51/100
25/25 [==============================] - 3418s 137s/step - loss: 126.5299 - val_loss: 113.4697

(省略)

Epoch 100/100
25/25 [==============================] - 3424s 137s/step - loss: 92.6176 - val_loss: 92.9692

となって終わってしまいました。
おそらく調べたところlossが1より小さくならないといけないようなのですが、どうすればいいのですかね？
epock数を増やしてもlossが92あたりで頭打ち(過学習というものですかね？)となり中断されてしまいます。

検証結果は8割〜9割ほど検出できるものの、もう少し精度が欲しいといったところです。
train.pyのスクリプトの92行目に# Further training if neededと書いてあるので、必要ならばコード追加しろ？的な事だとは思うですが、75行〜90行のコードをもう一回書けばいいんですかね？

meg_

2020/03/07 13:06

「Further training if needed」というのはトレーニングを増やすという意味ですよね？　トレーニング回数を増やすとかデータセットを増やすということではないでしょうか？「検証結果は8割〜9割ほど検出できる」10%の差がありますが、実際のところ精度はいくつなのでしょうか？　90%であればかなり良いかと思いますが。