損失のインスペクタ

[損失損失とは検証損失を指し、ツールの検証セットでのパフォーマンスを示す指標です。損失には 0 ～ 1 の値を使用できます。VisionPro Deep Learning アプリケーションは、検証セット内の画像処理時にツールが犯すエラーに基づいて損失を計算します。登録中、損失のインスペクタを使用してリアルタイムで損失を確認できます。のインスペクタ] ウィンドウは、登録学習とは、ニューラルネットワークであるツールが、作成したラベルに基づいて特徴 (ピクセル) について学習するプロセスです。たとえば、ツールは、描画した欠陥/正常ラベルに基づいて、各画像の欠陥/正常ピクセルを学習します。ツールへの登録の目標は、初見の画像に欠陥があるかどうかの正しい検査結果を出せるように学習することです。学習の鍵は、学習セット内に発生する可能性のすべてのバリエーションを含め、画像に正確にラベルを付けることです。学習時間は、アプリケーション、ツールのセットアップ、およびネットワークの学習に使用されている PC の GPU によって異なります。セッション中のツールのパフォーマンスについてのリアルタイム情報を提供します。[損失のインスペクタ] は、登録セッション中に検証検証とは、ツールへの登録中のパフォーマンスの評価に役立つプロセスを指します。検証とは、ツールが登録フェーズで受ける模擬試験のようなもので、最終テストとは異なります。たとえば、検証により、オーバーフィッティングを認識し、ツールへの登録時に時間を無駄にするのを防ぐことができます。ツールでオーバーフィッティングが生じていると認識した場合、登録を早期に停止することができます。損失がどのように変化するかを示し、検証セット検証セットは、検証のために確保された画像のセットです。検証セットは、登録セットやテストセットとは異なります。検証セットは分離されているため、初見の画像を使用した際にツールがどれだけうまく機能しているかを評価することができます。VisionPro Deep Learning アプリケーションは、特別な指標である損失を計算します。損失は、検証セットでのツールのパフォーマンスに基づいています。でのツールのパフォーマンスを示します。結果が不十分な場合、登録を早めに停止することができます。これにより、効果的でない登録セッションを中止し、設定を調整した後に再試行することができるため、時間を節約できます。

注: この指標は標準タイプ分類 (緑) および解析 (赤) ツールに固有のものです。

損失のインスペクタの使用

ツールへの登録中または登録後いつでも、[損失のインスペクタ] を使用できます。

[損失のインスペクタ] を開くには:

[ツール] > [損失の検査] の順に移動します。
登録中に、[グラフ] アイコンをクリックします。

登録が完了する前に中断すると、現在のモデル一連の特徴に固有の空間的配置 (位置決め (青) ツールと読み取り (青) ツールのみ)。後処理手順中に、位置決め (青) ツールと読み取り (青) ツールは、そのツール用に定義されたモデルに、画像で検出されたすべての特徴を適合させることができます。モデルの全体的なポーズと ID が返されます。を保存するかどうかを尋ねるポップアップウィンドウが表示されます。モデルを保存すると、それまでの登録で記録された検証損失も保存されます。

[損失のインスペクタ] ウィンドウ

The Loss Inspector has a progress bar on top, a graph that shows the loss over time, and the detailed results in table format at the bottom of the window.

番号

説明

[進捗] バーには、現在の登録セッションの進捗が表示されます。

[損失グラフ] は、検証損失得点が時間の経過とともにどのように変化するかを示しています。

登録が完了すると、この登録セッションの [最適エポック] と [最適損失] を示す赤い点がグラフに表示されます。

注: [ズーム/パン] チェックボックスをオンにすると、拡大/縮小、特定の矩形領域の拡大、[損失グラフ] のパンを行うことができます。

テーブル形式の詳細な結果。

[経過時間]	登録セッションの開始から経過した時間。
[経過エポック]	登録セッションの開始から経過したエポックの数。
[損失]	特定の時間でのツールの検証損失得点。
[最適エポック]	現在の登録セッションで最小検証損失得点を記録したエポック。注: 検証損失が複数の [経過エポック] にわたって同じままである場合、[損失のインスペクタ] は内部指標を使用して、同じ [損失] 値を持つエポックから [最適エポック] を選択します。
[最適損失]	現在の登録セッションの最小検証損失得点。

損失の解釈方法

VisionPro Deep Learning アプリケーションは、各エポックの終わりに [喪失] を計算します。エポックとは、ツールが登録セットからデータを処理することを指します。各登録フェーズは複数のエポックにわたって続きます。登録セッションが効果的であれば、[喪失] はエポックが進むごとに減少します。

[喪失] 得点を解釈する際には、以下の点を考慮してください。

得点は低いほど良い: 得点が低いほど、ツールが検証セットで犯すエラーが少ないことを意味します。
時間的安定性:できれば、得点が時間とともに低下し、安定するのが理想です。得点が高低を行き来したり増加したりする場合は、登録セッションが効果的でないことを意味します。