概要
前回は、CNNに7チャンネルの画像の統計情報を連結してみた（CNN44）。
単純に画素値の平均・標準偏差をはっつけただけだったので、もう少し調整。
CNN45
7チャンネルの画素値の平均・標準偏差については、それぞれで足して1になるように規格化（つまり相対値）。この他に、7チャンネル全画素合算での平均・標準偏差（絶対値）も追加してみる。
CNN46
画素値のスケーリングを変更。これまでは、7チャンネルの最小・最大を[0, 1]にmapするように変換していたが、各チャンネル毎に、平均0.5, 標準偏差 0.5/3 となるように（±3σで[0,1]の範囲を意識している）してみる。
CNN47
CNN46 と同じだけど、[0, 1] の範囲で crop。
CNN48
CNN47 と同じだけど、各チャンネル毎の scaling ではなく、7チャンネルの平均・標準偏差を使って scaling。
結果
とくにどれがうまくいったということもなく。とくに 46, 47 は考えるだけ無駄でしたみたいな結果。
それはともかく、学習の進行に対してバラツキが大きくて、こんだけ学習させたんだから大丈夫みたいなことにならなそげ
傾向としては上昇方向といってしまっていいのだろうか？
精度じゃなくて高速化を弄って遊んだ方が遊べるかもしれない