biblioteka keras - sztucznie poprawienie jakości modelu

Chciałbym w jakiś sztuczny sposób podbić jakość mojego modelu do rozpoznawania zdjęć?
Myślałem nad oznaczaniem jednej grupy zdjęć jakimś znakiem - jednak efekty są niezadawalające.
https://ibb.co/BPB2kQG
Czy jest jakiś inny sposób? Może do budowania tego modelu lepiej użyć czegoś lepszego niż keras?

O co chodzi, jakie oznaczanie zdjęć znakiem? Masz na myśli data augumentation?

Myślałem że w ten sposób model będzie miał skuteczność 100% jednak dalej jest na poziomie tego wcześniejszego, dlaczego

Ha, ha, sieć się inaczej uczy, ona nie "widzi" zdjęc tylko wektory/tensory liczb; dodałeś te jedynki, to zmieniłeś wejścia, a sieć dalej minimalizuje pewną metrykę i zmienia wagi w pętli, ("gradient descent"). Pokaż model, jakich metryk używasz, ile Masz danych, jaką regularyzację stosujesz?

@lion137: https://github.com/kuba1990/TrainStation/blob/master/model.ipynb