# Labeling(라벨 지정)

Deep Learning 소프트웨어는 학습에 기초하고 있으므로, 네트워크가 이미지에 대해 무엇을 학습하는가가 매우 중요합니다. 딥러닝 용어 내에서 이 프로세스를 "라벨 지정"이라고합니다. 라벨링은 사용자가 기능이나 결함을 식별하여 이미지에 그래픽으로 표시하는 프로세스입니다. 라벨은 도구에 대한 "ground truth"를 나타내며 도구를 트레이닝하고 그 성능을 검증하기 위해 사용됩니다.

라벨은 도구의 ground truth입니다. 즉, 툴에게 "이것이 학습해야 할 것"이라고 말하고 있습니다. 도구 프로그래밍에서 가장 중요한 부분은 트레이닝에 이용되는 이미지에 완전하고 정확하게 라벨이 지정되어야 한다는 것입니다. 이미지의 ground truth 데이터를 알지 못하면 도구가 적절히 작동하는지 여부를 알 수 없습니다. 또한, 정확한 라벨이 없다면, 도구의 트레이닝도 작동하지 않을 것입니다.

라벨 지정은 딥러닝 응용 프로그램을 만드는 데 있어 가장 중요한 부분입니다. 다음을 기억하십시오.

- 도구 및 응용 프로그램의 성능을 평가할 때, 성능은 언제나 사용자가 제공한 라벨을 기준으로 측정됩니다. 라벨 지정이 이미지에 대한 실제의 ground truth를 반영하지 않는다면, 정확하고 반복적인 도구의 성능은 아무 의미가 없습니다.
- Deep Learning 도구를 트레이닝할 때의 목표(비용 함수)는 사용자가 제공한 라벨 지정에 정확히 일치하는 응답을 생성하도록 도구를 트레이닝하는 것입니다.