表情認識は多岐にわたる応用分野があり，広く普及している．従来手法は，正面を向いた顔を主な対象としているが，横を向いていたり顔の一部が隠れているなど，表情認識が困難な場面も多く存在する．事前にこれらの困難な顔画像を検出できれば，従来手法が想定する入力データを担保でき，表情認識の信頼性を高められる．筆者らは，表情認識モデルの特徴抽出層をエンコーダに移植してVAEを構築し，表情認識モデルと同一のデータセットで学習すれば，その再構成誤差が大きいデータは表情認識モデルが巧く特徴抽出できておらず認識精度も低いはずだと考えた。本稿では，笑顔認識の精度とVAEの再構成誤差の関連を，学習データとの類似度が異なる複数のデータセットで調査した結果について述べる．