Google Colabは、一部のタスクやデータセットに対してリソース制限があるため、学習時間が短くなる場合があります。そのため、20epochの学習を完了するのに十分なリソースが提供されていない可能性があります。
また、学習が短時間で終了する場合でも、正常に学習が完了している可能性もあります。モデルのパフォーマンスを評価するためには、生成されたモデルの重み（.indexファイル）を使用する必要がありますが、Colabの環境ではファイルの保存場所が制限されているため、一部のファイルはローカルに保存されずに消去されることがあります。
この問題を解決するいくつかの方法があります。まず、Google Colabのランタイムが切断されないようにするために、ランタイムの設定を変更することができます。また、学習が途中で停止してしまった場合でも、学習の再開が可能なようにモデルのチェックポイントを作成し、定期的に保存することができます。最後に、学習が完了した後にモデルの重みをローカルにダウンロードすることもできます。
これらの手法を使用することで、より長時間の学習が可能になり、生成されたモデルの重みを取得することができます。ただし、Colabのリソース制限には注意が必要なため、より大規模な学習を行う場合は、他の計算リソースを検討することをおすすめします。