我々の研究室では現在，観察巣箱内の複数のミツバチの行動を画像処理により解析するシステムを開発中である．このシステムでは画像処理による個体検出の高精度化が課題として残っており，ニューラルネットを用いた物体検出手法が適用できれば解決が期待できるものの，大量の正解ラベル付き学習データの準備に多大な労力を要する点が問題であった．これに対し段階的畳み込み自己符号化器による教師なし学習を行って大量のラベル無しデータから特徴抽出を行うことによりミツバチ画像を分類する手法が提案されている．本稿ではこの手法に対し，特徴次元数や学習エポック数，損失関数の種類に対する性能評価を行って，その性能を検証した．