ジブリからダウンロードした画像を使って、シータ、キキ、ナウシカを見分けるモデルが作れないか試してみました。シータ、キキ、ナウシカが写っている画像を選ぶと、それぞれ２０枚程度しかありません。これではモデルを作る以前に、データが全然足りません。

そこで画像データの水増しを行って、それぞれ１８０枚に増やしました。画像データの水増しについては、前記事の「ナウシカ、シータ、キキの画像を分類したい」を参照してください。

先ずは「入力層+中間層が１つ+出力層」のシンプルなモデルでやってみます。

エポック数は１０回で、これ以上やると精度が下がる一方になります。

結果は、精度が0.6304。データが少ないとはいえ、ちょっと寂しい結果となりました。学習曲線はこのような感じで、過学習しています。やはりデータが足りないようです。

どのように分類したかを見てみると、

シータ × 14

　　　〇 26

キキ　　 × 29

　　　〇 29

ナウシカ × 8

　　　　〇 32

となり、ナウシカをよく分類できているようです。

今度は「畳み込みニューラルネットワーク」にチャレンジして、精度向上を目指したいと思います。