# 통계적 개념

Deep Learning 도구의 통계량을 이해하려면, 라벨, 마킹, 테스트 및 트레이닝 이미지 Set의 분리, 이들이 도구에서 이용하는 지표들과 어떻게 관련되는지 이해해야 합니다.

- 라벨은 사용자가 생성한 입력 데이터로 도구의 ground truth를 확립합니다. Ground truth란 어플리케이션의 이미지에 대한 논란의 여지가없는 사실, 즉 인간이 이미지 내의 주요 정보 (feature, 글자, 결함, 클래스)로 결정한 것을 말합니다. 라벨은 ground truth를 확립하며, 이는 트레이닝 및 성과 분석에 모두 이용됩니다. 그러므로, 라벨을 정확하게 지정하는 것이 극히 중요합니다. 자세한 내용은 Labeling(라벨 지정) 항목을 참조하십시오.
- 마킹은 Deep Learning에 의해 생성된 결과로, 신경망 모델의 해석을 그림으로 표시하는 데 이용되며 통계적 결과도 이를 이용해 만들어집니다. 자세한 내용은 Marking(마킹) 항목을 참조하십시오.
- 테스트/트레이닝 이미지 Set의 분리는 라벨 지정된 이미지 중 트레이닝과 테스트에 쓰이는 이미지의 비율을 말합니다. 디폴트 값으로 Deep Learning은 트레이닝 세트 다이얼로그에서 50%를 테스트 / 트레이닝에 사용합니다. 하지만, 이는 응용 프로그램의 필요에 따라 변경할 수 있습니다. 자세한 내용은 이미지 샘플 Set 항목을 참조하십시오.