Loss 검사기

Loss Loss는 검증 Loss를 의미하며, 검증 세트에서 도구의 성과가 어떠한지를 나타내는 지표입니다. Loss는 0과 1 사이의 값일 수 있습니다. VisionPro 딥러닝 응용 프로그램은 검증 세트에서 이미지를 프로세싱할 때 도구에서 발생하는 오류를 기반으로 Loss를 계산합니다. 트레이닝 중 Loss 검사기를 사용하여 실시간으로 Loss를 확인할 수 있습니다. 검사기 윈도우는 트레이닝 트레이닝이란 도구, 즉 신경망 네트워크가 사용자가 작성한 라벨에 기반하여 Feature(픽셀)를 학습하는 과정입니다. 예를 들어, 도구는 사용자가 표시한 결함/정상 라벨에 기반하여 각 이미지의 결함/정상 픽셀을 학습합니다. 도구를 트레이닝하는 목적은 새로운 이미지가 주어졌을 때 이미지에 결함이 있는지 여부를 정확하게 검사할 수 있도록 충분히 학습하기 위한 것입니다. 트레이닝에서는 가능한 변동을 트레이닝 세트에 모두 포함하고 이미지에 정확한 라벨을 지정하는 것이 매우 중요합니다. 트레이닝 시간은 응용 프로그램, 도구 설정, 네트워크 트레이닝에 이용하는 PC의 GPU에 따라 달라집니다. 세션 중 도구의 성능에 대한 실시간 정보를 제공합니다. Loss Inspector에는 트레이닝 세션 동안 검증 검증은 도구를 트레이닝하는 과정에서 성능을 평가하는 데 도움이 되는 절차를 의미합니다. 검증은 도구가 트레이닝 단계에서 최종 시험과는 별도로 치르는 모의고사와 같습니다. 예를 들어, 검증은 과적합을 인식하고 도구 트레이닝 시 시간 낭비를 피하는 데 도움이 됩니다. 도구가 과적합되고 있음을 인식하면, 트레이닝을 조기에 중단할 수 있습니다. Loss가 어떻게 변화 변화 시뮬레이션은 특정 변동 유형의 영향을 모방하여 트레이닝된 도구의 부품 및 이미지 변동에 대한 허용 오차를 향상시키는 과정입니다.하는지 표시되며, 이는 검증 세트 검증 세트는 검증을 위해 따로 준비된 이미지 세트입니다. 검증 세트는 트레이닝 세트 및 테스트 세트와 별개입니다. 검증 세트가 별도로 분리되어 있으므로, 처음 보는 이미지를 사용할 때 도구가 얼마나 잘 작동하는지를 평가할 수 있습니다. VisionPro 딥러닝 응용 프로그램은 특별한 지표인 Loss를 계산합니다. Loss는 검증 세트에 대한 도구의 성능에 기초합니다.에서 도구의 성능이 어떠한지를 나타냅니다. 결과가 충분히 좋지 않으면, 트레이닝을 일찍 중단할 수 있습니다. 이렇게 하면 시간을 절약할 수 있습니다. 비효율적인 트레이닝 세션을 중단하고 설정을 조정한 후 다시 시도해 볼 수 있기 때문입니다.

Loss 검사기 사용

도구를 트레이닝하는 중이나 트레이닝 후에 언제든지 Loss 검사기를 사용할 수 있습니다.

Loss 검사기를 열려면:

• 도구 > Loss 검사로 이동합니다.

• 트레이닝 중에 그래프 아이콘을 클릭합니다.

트레이닝을 완료하기 전에 트레이닝을 중단하면 현재 모델 Feature의 집합이 특정한 방식으로 공간적으로 배열된 것(Blue 위치 도구 및 Blue 읽기 도구에만 해당). 사후 프로세싱 단계에서, Blue 위치 및 Blue 위치 도구는 이미지에서 검출된 모든 Feature를 해당 도구에 대해 정의된 모델에 맞출 수 있습니다. 이어서 모델의 전체적인 pose 및 ID가 반환됩니다.을 저장할지 묻는 팝업 창이 표시됩니다. 모델을 저장하면 지금까지의 트레이닝에 대해 기록된 검증 Loss도 저장됩니다.

Loss 검사기 윈도우

번호	설명
1	진행 상태 바는 현재 트레이닝 세션의 진행 상태를 보여줍니다.
2	Loss 그래프는 검증 Loss 점수가 시간에 따라 어떻게 변화하는지를 보여줍니다. 트레이닝이 끝나면 그래프에 이번 세션의 최적 Epoch와 최저 Loss를 나타내는 빨간 점이 표시됩니다. 참고: 확대/축소 및 초점이동 체크박스를 사용하면 확대/축소, 특정 사각형 영역의 확대, Loss 그래프 상의 초점 이동이 가능합니다.
3	표 형식으로 된 상세 결과. 경과 시간 트레이닝 세션이 시작된 이후 경과한 시간. 경과 Epoch 트레이닝 세션이 시작된 이후 경과한 Epoch. Loss 특정 시점에서 해당 도구의 검증 Loss 점수. 최적 Epoch 현재 트레이닝 세션에서 가장 낮은 검증 Loss 점수를 기록한 Epoch. 참고: 검증 Loss가 다수의 경과 Epoch 동안 동일하게 유지될 때, Loss 검사기는 내부 지표를 사용하여 동일한 Loss 값을 가진 Epoch 중에서 최적의 Epoch를 선택합니다. 최소 Loss 현재 트레이닝 세션에서 가장 낮은 검증 Loss 점수.

Loss를 해석하는 방법

VisionPro 딥러닝 응용 프로그램은 매 Epoch가 끝날 때마다 Loss를 계산합니다. Epoch는 도구가 트레이닝 세트의 데이터를 프로세싱하는 데 걸리는 시간입니다. 각 트레이닝 단계는 다수의 Epoch 동안 지속됩니다. 트레이닝 세션이 효과적이라면, Epoch가 지날수록 Loss는 감소합니다.

Loss 점수를 해석할 때 다음 요소를 고려하십시오.

• 낮을수록 좋습니다. 낮은 점수는 도구가 검증 세트에서 오류를 덜 발생시킨다는 것을 의미합니다.

• 시간에 따른 안정성: 점수는 시간이 지남에 따라 줄어들고 안정화되는 것이 이상적입니다. 점수가 높은 값과 낮은 값 사이에서 변동하거나 증가한다면, 이는 트레이닝 세션이 효과적이지 않다는 의미입니다.