# Statistics(통계량)

Deep Learning의 통계적 지표들은 트레이닝된 신경망의 성과를 검증하는 데 이용됩니다. 딥러닝의 패러다임에서, 검증이란 (사용자가 라벨을 지정했지만, 트레이닝에는 이용되지 않은) 테스트 데이터 Set로, 트레이닝된 신경망 모델을 평가하는 일을 말합니다. 예를 들어, 테스트 데이터 Set로 모델의 상태(오버피팅, 언더피팅)를 판단하는 것부터 다수 신경망 모델의 통계적 결과를 취합하는 일이 포함됩니다.

Deep Learning의 통계 지표를 이용하면 다음에 도움이 됩니다.

- 미래의 성능 추정, 예: False Positive의 비율 추정
- 양호한 트레이닝 도구 매개변수 또는 임계치를 설정함으로써 도구 매개변수 최적화(매개변수 검색)
- 결과의 재생산 가능성 검사

이 섹션의 항목들은 VisionPro Deep Learning 도구에 의한 지표들을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

- 점수 히스토그램
- 수신자 조작 특성(ROC) 곡선 및 곡선 아래 면적(AUC)
- Confusion Matrix
- 정확도, Precision, Recall, F-Score

Note:

Deep Learning 기반 신경망 모델은 다음 방법으로 평가할 수 없습니다.

- 신경망 모델의 품질 "등급"
- 신경망 모델의 결과인 "점수"