回答編集履歴
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なので、過学習しており、学習がうまくいっていないと思います。
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学習データに対する loss の値及び精度はその値が変化しなくなったことで収束したかどうかの判断には使えますが、汎化性能のあるモデルが学習できたかどうかは val_loss、val_accuracy の値で判断するべきだと思います。
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学習済みモデルを使用する際は、学習済みモデルを学習した際と同じ前処理を行う必要があります。keras.applications.resnet50.preprocess_input に (N, H, W, C) のテンソルを渡してください。
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```python
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from keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input
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X_train = preprocess_input(X_train)
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X_test = preprocess_input(X_test)
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なので、過学習しており、学習がうまくいっていないと思います。
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学習データに対する loss の値及び精度はその値が変化しなくなったことで収束したかどうかの判断には使えますが、汎化性能のあるモデルが学習できたかどうかは val_loss、val_accuracy の値で判断するべきだと思います。
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