Neural Network Console Challenge 人数による分類2

#DataSet見直し
前回の記事でラベル4(5人)の枚数が少ないため、ラベル4の精度が低いのではないかと予測しました。
そこでラベル4、5をまとめて5人以上とし、DataSetを作成して試してみました。

**前回の記事**
Neural Network Console Challenge 人数による分類
https://qiita.com/ryo19841204/items/399313450e936d1a9514

**変更後の画像のサンプルと各ラベルの枚数**

|label|||||枚数|
|:---:|---|---|---|---|:---:|
|**0**|![pixta_49730106_S.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/f74418e4-fd97-3ed7-1176-e7901c69ada9.jpeg)|![pixta_45613866_S.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/1c4d9be6-57c6-e012-4524-31ee744fe1ed.jpeg)|![pixta_42044199_S.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/0c315900-9890-e951-1e93-fd0f22f134ea.jpeg)|![pixta_28034355_S.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/3e55408b-31d1-0ab7-0b4c-1c910a83160a.jpeg)|2,675|
|**1**|![pixta_49730332_S.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/79352631-ef90-8e65-6d5f-7436ce4122ae.jpeg)|![pixta_37768975_S.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/54b3d659-aa1b-a506-44fd-08212b2080f6.jpeg)|![pixta_37618239_S.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/87c7f9e4-b112-f2e2-afca-cce91d5f5523.jpeg)|![pixta_21936400_S.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/30634101-7fff-d3b8-1887-c92526711b95.jpeg)|1,229|
|**2**|![pixta_47212623_S.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/40d84bba-00f4-267f-6001-3a77bb36ad47.jpeg)|![pixta_39311325_S.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/ce58e987-5bbc-9235-eb84-4399d775d0af.jpeg)|![pixta_37769224_S.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/fe098007-9bd3-7fc6-5cfa-d9196fd2f9e3.jpeg)|![pixta_16545052_S.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/898d9448-cdfb-141f-e88f-35c68a4145c2.jpeg)|553|
|**3**|![pixta_44043076_S.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/f91603ac-f4ed-a1e8-d074-f1b2ce140598.jpeg)|![pixta_38359608_S.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/b91ee655-5bf4-a1bf-f7bf-169ea24a90c3.jpeg)|![pixta_26211703_S.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/c6575b51-53eb-b23c-f1de-51f594d2bd95.jpeg)|![pixta_16544821_S.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/5458accc-3673-f613-49ca-53c743473a8f.jpeg)|247|
|**4**|![pixta_43256100_S.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/cb095f28-02e7-bc34-4f58-7a6da6c8b269.jpeg)|![pixta_40738543_S.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/e7f8a101-3845-0899-e564-08b58f83d84c.jpeg)|![pixta_41667077_S.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/7eb87ba8-3942-55bd-673b-5aad7f1cfb9a.jpeg)|![pixta_21910027_S.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/a8a40353-4bc1-ba72-40cb-b0d6d7aa14af.jpeg)|359|
※学習用データ提供：[PIXTA]
[PIXTA]:https://pixta.jp/

前回のラベル5の分をラベル4にまとめただけです。
これによってラベル4の枚数が93枚から359枚になります。
このデータを元にDataSet作成して同じモデルで学習してみます。

#モデル
![nnc_challenge2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/c126c943-a99c-21ba-b747-30c802dec74e.png)
モデルは前回と同じものを使用します。
ただし、分類数を6から5に変更したので、最後のAffine_4のOutShapeを6から5に変更する必要があります。

#学習結果比較
**トレーニング結果**

変更前
![nnc_challenge_training.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/8cc833ca-0b95-3399-4149-942638eb0bfc.png)
変更後
![nnc_challenge2_training.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/6936227f-2235-0eaf-5ba0-9bdbee26f015.png)

変更前後で大きな変化はありませんでした。

**評価結果**

変更前
![nnc_challenge_result_.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/466efff1-fe4b-a591-05b1-b882cb7e84cc.png)
変更後
![nnc_challenge2_result_.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/411151/6008674c-2d69-5b53-c6de-b7a8c1b6b062.png)

||変更前|変更後|
|:-:|:-:|:-:|
|Precision(精度)|0.625|0.7848|
|Recall(再現率)|0.4761|0.7948|
想定通り、ラベル4の精度が改善しました。
しかし、Accuracy(正確度)がほぼ変わらずという結果になりました。

#考察
Accuracy(正確度)についても改善するのではと思いましたが、結果は変わりませんでした。
おそらく同じデータを使用して、全体のデータ数やパターンが同じだからではないかと考えられます。
全体的に精度を改善するには、データ数を増やすのが近道かもしれません。