本稿では、深層学習を用いて画像の美しさの度合いについて分類する手法を提案する。美的評価の分類は、CIFAR-10などの画像分類とは異なり、具体的な特徴量がなく、曖昧な概念であるため高い精度を出すことは困難である。また、画像の美的評価は「普通」である中央に集中し、「かなり美しい」といった極端な評価は少ないロングテール分布になる。
このようなデータの偏りで学習した際に、低い精度の結果が出る。本研究ではデータの事前処理と偏り具合を調整することで精度を改善する手法を提案する。本研究では、FLICKR-AESというデータセットを用いて、美的評価について分類する実験を行い、本手法の有効性を検証する。