従来、出土石器の分類は専門家の手により行われていたが、人の手による分類は人的コストが大きく作業に専門知識が必要となる。近年、機械学習が様々な分野で活用されている。機械学習による自動分類システムを利用することで人の手による作業量が削減され、専門知識のない人でも作業が可能になると期待される。
本研究では機械学習の手法の一つであるCNNを用いて出土石器の画像を入力とする分類学習器を作成した。機械学習を行うには予め大量の偏りのないデータを用意することが理想であるが、出土石器の場合、偏りのないデータを用意することが困難である。そこで、実装した分類器でデータ数を拡張する幾つかの方法を比較検討する実験を行った。