當預測新的圖片，但預測錯誤時，例如下圖的數字7，卻預測成1

我們常用的方法Data Augmentation，把這張圖片利用ImageDataGenerator，放大、縮小、旋轉、平移等等，從一張圖片變成更多張圖片，並且標籤是正確答案7

然後加入訓練集後一起訓練

y_image_real = np_utils.to_categorical(np.array([[7]]), num_classes=10)

x_images = x_image.repeat(10, axis=0)
y_image_reals = y_image_real.repeat(10, axis=0)

datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=45)
aug_data = datagen.flow(x_images, y_image_reals, batch_size=10, shuffle = False)
x_batch, y_batch = aug_data[0]

x_train = np.vstack([x_train, x_batch])
y_train = np.vstack([y_train, y_batch])
model.fit(x_train, y_train, epochs=1, batch_size=64)

用新的模型再預測一次，答對了！