画像判定（画像分類）の精度を上げる

ラーメンの画像判定しているモデルの精度を向上させる。

-  学習データセットの質と量を増やす

多様な画像を集める
さまざまな角度・明るさ・背景・サイズ・バリエーションのラーメン画像を大量に集める。
クラスごとのバランスを取る
各ラーメン種類ごとに十分な枚数を用意し、偏りをなくす。

. データ拡張（Data Augmentation）

画像の回転、反転、ズーム、色調変化、ノイズ付与などを自動的に行い、学習データを水増しすることで汎化性能を高める。