はじめに

機械学習を使って五等分の花嫁の予測をする記事はいくつかあるのですが、最新10巻までのデータを使ったもの、Neural Network Console（以下NNC）を使ったものが無かったので自分の練習がてら試してみました。
多少のネタバレを含みますので注意してください。
因みに私は三玖派です。
過程はいいから結果だけ見たい方はこちら。

Neural Network Consoleとは？

Neural Network Consoleとは、SONYが開発したディープラーニング・ツールで、ドラッグ＆ドロップでニューラルネットワークを編集できるため、数学やプログラミングの知識がない人でも簡単にディープラーニングを行うことができるツールです。また、学習にはクラウド上のGPUを使うので、頭もPCも低スペックな私でも簡単に学習モデルを作ることができます。
開発者である小林由幸氏自身による解説動画もあるので、そちらも参考にしてみるとわかりやすいです。

データセットの準備

画像収集

今回の労力の7割近く。
kindleからSnipping Toolを使い手動でデータを収集。手動で集めることがこんなに面倒だなんて思わなかった。
のちにリサイズするのでサイズは気にしなくともなるべく正方形に切り取りました。
変装時の扱いですが、顔を見て変装と判断出来ないものは省きました。

　三玖として学習　　五月として学習　

　学習させず　　　　学習させず

収集できた画像として
一花 : 574枚
二乃 : 613枚
三玖 : 549枚
四葉 : 555枚
五月 : 500枚
計　 : 2791枚
になりました。

また、データセットを作るときのために、ラベルごとに画像をフォルダ分けして保存しておきます。

画像のサイズを統一

NNCを使ってデータセットを作るには画像のサイズを均等にしなければいけないので、縮小専用を使い、すべての画像を50px四方に縮小します。

データセットの作成

アプリ版のNNCにてデータセットを作成します。
DATASETページ上部の「Create Dataset」ボタンをクリックします。

Source Dirにて画像フォルダの入っているフォルダを指定
Output Dirにて作成するcsvファイルの保存先を指定します。
Shaping Modeは、今回はなるべく正方形になるように切り取っているのでResizeを選択します。
モノクロ画像なので1(MonoChrome)を選択。
Outputのサイズは縦横ともに50px。
絵柄の移り変わりなども考えられるのでDataのシャッフルにチェックを入れます。
最後に学習データと評価データの割合とファイル名を入力します。今回は学習8:2評価の割合にしました。
最後にApplyをクリックすればcsvファイルを作成してくれます。