# 도구 트레이닝

각 문자의 인스턴스에 라벨을 지정했으면, 이제 도구를 트레이닝할 차례입니다. 두뇌 아이콘을 클릭하면 소프트웨어가 트레이닝을 위한 연산을 시작합니다.

신경망을 통한 도구 프로세싱의 딥러닝 단계에서는 라벨 지정된 인스턴스가 이용됩니다. 각 문자의 여러 개 인스턴스에 라벨을 지정할 필요는 없지만, 라벨 지정 인스턴스가 많을수록 트레이닝 단계의 결과는 좋아질 것입니다. 트레이닝은 도구의 정확도를 높입니다. 트레이닝을 많이 하면, 신경망이 사용자의 특정 트레이닝 Set에 잘 조정됩니다. 도구는 매우 일반적인 모델에서 시작하여, 트레이닝할 때마다 트레이닝 Set에 갖고 있는 것에 더 많은 것을 추가합니다. 그러므로, 트레이닝 Set가 런타임에 다룰 것을 대표하지 못한다면, 트레이닝을 최소화하는 것이 좋습니다.

모든 것에 라벨을 지정하고, 라벨 지정된 feature가 기대되는 외관을 대표하는(모든 문자의 인스턴스를 갖고 있으면 더욱 좋음) 경우, 트레이닝을 통해 도구의 성능이 개선됩니다. 하지만, 대표성이 떨어지는 이미지 Set(예: 상이한 배경에 있는 문자, 런타임에서는 기대되지 않는 기울기 등)를 갖고 있다면, 대표성이 없는 문자 Set로 인해 성능이 안 좋아지므로, 트레이닝을 권장하지 않습니다.

도구를 성공적으로 실행하려면, 런타임에서 기대되는 문자의 모든 변동 범위를 포함하는 이미지가 필요합니다.

트레이닝에서는 다음 도구 매개변수가 중요합니다.

- Train Selection: 트레이닝 중 이용될 라벨 지정된 이미지의 비율을 규정합니다. 기본값은, 라벨 지정 이미지의 10%를 트레이닝에 이용하고, 나머지 90%는 라벨이 지정되지 않은 이미지입니다.
- Keep checkbox: 이후의 각 트레이닝에서 동일한 라벨 지정 이미지를 다시 사용하도록 정의합니다.

Tip: 트레이닝에 항상 포함하고 싶은 이미지가 있다면, 뷰를 수락한 이후 이미지를 마우스 우클릭하고 메뉴에서 트레이닝 항목을 펼치고 항상을 선택하십시오.
Note: 도구가 이미지에 있는 모든 문자의 전체 데이터베이스를 100% 정확도로 읽을 수 있다면, 트레이닝이 필요 없습니다.