# Red 분석 도구 비지도 모드 트레이닝 매개변수

트레이닝 도구 매개변수는 트레이닝 과정을 제어합니다. 도구를 트레이닝한 후 트레이닝 도구 매개변수를 변경한다면, 해당 트레이닝이 무효화되고 해당 도구를 다시 트레이닝해야 합니다.

매개변수 | 설명
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트레이닝 Set | 트레이닝 Set 대화 상자를 띄웁니다. 새로운 트레이닝을 시작할 때마다 신경망의 트레이닝 샘플로 무작위 선택할 샘플 Set 및 라벨 지정된 이미지의 백분율을 지정하는 데 이 대화 상자를 이용합니다.
Epoch 횟수 | 트레이닝 중 수행할 최적화의 반복 횟수를 지정합니다. 응용 프로그램의 복잡도가 제한적이거나, 다양한 매개변수 설정을 테스트하기 위해 품질이 낮은 모델이 유용한 경우에는 이 값을 낮출 수 있습니다. Epoch는 전체 트레이닝 Set를 신경망에 넘겨주는 것을 지칭하는 용어입니다. 해당 도구들은 트레이닝 이미지 Set 데이터를 대략 50회 정도 보아야 합니다(그리고 정밀 조정 영역에 있어야 합니다). 따라서 50이 기본 설정이며, 이는 일반적으로 대부분의 표준 응용 프로그램에 충분합니다. 더 적은 epoch을 사용하도록 선택하면 신경망이 트레이닝에 갇히거나 문제를 정확하게 해결할 수없는 반면 너무 많은 epoch는 결과를 과적합 (일명 오버 트레이닝) 할 수 있습니다. 즉, 학습 이미지만 학습합니다, 학습된 이미지 이외의 것은 무효로 간주됩니다. 트레이닝 이미지 Set를 이용해 일반화될 때까지 네트워크를 트레이닝하는 것이 중요합니다. Epoch를 지나치게 늘리면, 트레이닝 이미지 Set를 오버피팅 또는 오버트레이닝할 위험을 감수해야 합니다. Tip: 트레이닝 이미지 Set에 이미지가 많거나, 트레이닝 이미지 Set의 이미지 크기가 feature 크기에 비해 크다면, Epoch 횟수 설정을 늘려야 할 수도 있습니다. 트레이닝 이미지 Set가 매우 작다면 오버피팅의 위험이 있습니다. 트레이닝 이미지 Set가 크고 네트워크가 Set 내 모든 샘플을 다루는 경우, 트레이닝 이미지 Set가 작고 네트워크가 그 샘플 Set에 들어 있는 경우보다 네트워크가 훨씬 더 일반적입니다.
Capacity | 시각적 복잡성의 다양한 정도를 설명할 수 있는 모델의 능력을 지정합니다. 매우 단순한 패턴의 경우에는 capacity를 작게 선택해야 오버피팅을 막을 수 있습니다. 복잡한 이미지나 개체의 경우 언더피팅을 막기 위해 capacity 설정이 커야 합니다.
트레이닝 패스 | 여러 이미지에 걸치거나 이미지의 상이한 영역 내에서 불균일하게 분포된 복잡성이 있는, 통계적으로 어려운 문제를 더 잘 다루기 위해 수행할 반복 트레이닝의 수를 지정합니다. 이 매개변수는 뷰에 복잡성이 있는 곳으로 도구를 안내할 때 도움이 됩니다. 이는 뷰가 다수의 독특한 구조적 영역을 갖고 있는 경우 유용합니다. 알고리즘이 복잡도가 낮은 영역(예: 흰색 배경에 디테일이 없는 곳)은 무시하고, 복잡도가 높은 영역(예: 선 및 기타 정교한 디테일)에 집중하게 합니다.
복잡한 영역 = |
단순한 영역 = |
트레이닝 패스 설정이 크면, 도구는 이미지의 복잡한 영역에 집중합니다. 트레이닝 시간은 증가하지만, 프로세싱 시간은 동일하게 유지됩니다.
낮은 Precision | 트레이닝 후 도구가 Precision이 낮은 모델을 생성할지 여부를 지정합니다. Precision이 낮은 모델은 런타임 작업 중 속도 최적화가 우선시되는 응용 프로그램에서 유용합니다. 두 가지 작업 모드 사이의 결과가 다를 가능성이 있습니다. 이를 활성화하면, 해당 도구 아이콘에 흰색 번개 아이콘이 추가됩니다. Note: 체크박스에 체크하기 이전에 도구가 트레이닝되었다면, 도구를 다시 트레이닝하도록 요청할 것입니다. Precision이 낮은 모델을 활성화하기 전에 체크박스를 지웠어도, 도구를 다시 트레이닝해야 합니다. Precision이 낮은 모델은 표준 또는 고급 라이센스가 필요하며, CUDA 컴퓨팅 역량 6.1 이상(자세한 내용은 NVIDIA 웹사이트 참고)이 필요합니다.