# 训练工具

一旦完成了每个字符的实例标注，就可以训练工具了。按大脑图标，软件将开始计算以进行训练。

标注的实例将在工具处理的深度学习阶段通过神经网络使用。没有必要对每个字符标注多个实例，但标注的实例越多，在训练阶段的结果就越好。训练将提高工具的准确性。训练得越多，您的神经网络就越适应您的训练集。工具以一个非常普通的模型开始，每次训练时，工具都将越来越多地关注您训练集中的内容。因此，如果您的训练集不能很好地代表您在运行时遇到的内容，那么最好尽量减少您将要进行的训练量。

如果您已标注所有内容，并且标注特征代表预期的外观（并且最好涉及每个字符的实例），则训练将提高工具的性能。但是，如果您有一组不具代表性的图像（例如，字符处于预计在运行时不会出现的不同背景上或倾斜），则训练可能会将性能缩小到不具代表性的字符集，因此不建议进行训练。

要成功实施工具，您需要拥有一组包含运行时字符的所有预期变体的图像。

训练涉及的重要工具参数：

- 训练选择：定义在训练期间将使用的标注图像的百分比。默认情况下，训练期间将使用 10% 的标注图像；其他 90% 是未标注的图像。
- 保持复选框：规定您将在每次后续训练期间重复使用相同的标注图像。

提示: 如果您有想要始终包含在训练中的图像，则在接受视图后，您可以右键单击图像，然后从菜单中展开训练选项并选择始终。
注意: 如果工具能够以 100% 的准确度读取图像中所有字符的完整图像数据库，则无需进行训练。