# 训练工具参数

训练工具参数控制训练过程。

参数 | 说明
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计数时期 | 指定训练过程中的优化迭代次数。如果您的应用程序复杂性有限，或者在测试不同参数设置时较低质量的模型可能有用，可以降低此设置。 时期是将整个训练集传递到神经网络的术语。蓝色读取工具的设置小得多 (10)，因为它已经在不同的字符集上具有经过训练的网络。但是，对于其他工具，您从一个未初始化的网络开始，它们通常需要学习训练集数据大约 50 次（并且在微调区域），这是默认设置，并且通常足以满足大多数标准应用。 选择使用较少的时期可能导致神经网络卡在学习阶段或无法准确解决问题，而时期太多可能导致过度拟合（又称过度训练）结果，即它只会学习训练后的图像，将训练图像之外的任何内容都视为无效。必须将网络训练到能对训练集一般化的程度。如果过多地增加时期，则存在过度训练和过度拟合训练集数据的风险。 提示: 如果训练集包含大量图像，或者训练集中的图像尺寸与特征尺寸相比较大，则可能需要增加“时期计数”设置。 如果您的训练集非常小，则存在过度拟合的风险。如果您有一个大的训练集，并且您的网络正在寻找该集合中的所有样本，则如果您拥有较小的训练集，并且将较小的样本集键入网络，则网络会更一般化。
训练选择 | 指定每次启动新训练时，作为训练样本针对神经网络随机选择的标注样本的百分比。工具将使用指定的百分比随机选择标注图像的一部分。其余图像将用于计算有关该工具的统计信息。
保持 | 启用时，指定在任何后续训练中都将使用相同的图像。
容量* | 指定用于应对不同视觉复杂程度的模型容量。对于非常简单的模式，应使用较低的容量来防止过度适配。对于复杂图像或对象，应该使用更高的容量来防止适配不足。
训练次数* | 指定为了更好地处理在图像和/或图像的不同区域内显示分布极不均匀的复杂度的统计难题，要执行的迭代训练次数。此参数有助于将工具引导到视图中存在复杂性的位置。当视图包含多个独特的结构化区域时，这非常有用。它将使算法忽略低复杂度的区域（例如没有细节的白色背景）并且关注具有复杂度更高的区域（例如线条和其他精细细节）。
复杂区域 = |
简单区域 = |
通过更高的“训练次数”设置，工具将专注于图像中的复杂区域。训练时间会增加，但处理时间将保持不变。

注意:容量和训练次数参数仅适用于无监督模式下的红色分析工具。