# 신경망 트레이닝

신경망 트레이닝은 다음의 일반적 방법으로 수행됩니다.

1. 트레이닝에 이용되는 이미지 집합(트레이닝 집합 대화 상자에서 정의됨)의 각 이미지는 지정된 형상 크기를 이용해 전체 범위에서 샘플링됩니다.
2. 그 결과의 샘플이 ViDi 딥 신경망의 투입으로 제공됩니다.
3. 각 샘플마다, 신경망은 특정 응답(도구 유형에 따라 다름)을 생성하며, 이 응답은 트레이닝 이미지 내 샘플의 위치에 연결된 이미지 라벨과 비교됩니다.
4. 샘플이 처리되고 재처리되면서 네트워크 내의 최초 가중치는 반복적으로 조정됩니다. 네트워크 트레이닝 시스템은 지속적으로 네트워크 가중치를 조정하는데, 목표는 네트워크의 응답과 사용자가 제공한 라벨 간의 오류(차이 또는 격차)를 줄이는 것입니다.
5. 전체 프로세스는, 모든 트레이닝 이미지의 모든 샘플이 Epoch 횟수에 지정된 횟수 이상 포함될 때까지, 여러 번 반복됩니다.

1 | 샘플링 영역
2 | 사용자가 그린, 라벨 지정 결함 영역
3 | 신경망.
4 | 네트워크의 응답.
5 | 라벨 지정된 결함(노란색)과 네트워크 응답(파란색) 간의 차이(즉 오류)를 줄이기 위해 가중치를 조정하는 반복 과정.

신경망 트레이닝의 구체적인 특징은 트레이닝 중인 도구 유형에 따라 다릅니다.

- Blue 위치 도구 네트워크 트레이닝

  Blue 위치 도구 네트워크는 이미지 안의 형상을 찾고 식별하도록 트레이닝됩니다. 사용자가 수행한 Blue 도구 라벨은 이미지 내에서 관심 대상인 모든 형상의 위치와 ID를 식별합니다. 이미지 내의 주어진 샘플링 영역에 대한 트레이닝의 목표는 네트워크가 해당 샘플링 영역에 있는 모든 형상의 포즈를 정확하게 반환하는 것입니다. 샘플링 영역에 형상이 포함되어 있지 않다면, 해당 샘플에 대해 네트워크는 아무런 응답을 생성하지 않을 것입니다.

  Blue 위치 도구 네트워크 트레이닝의 목표는 사용자의 이미지 라벨에 의해 정의된 실제 형상 포즈 및 ID와 감지된 포즈 및 ID 간의 차이를 줄이는 것입니다.

- Blue 읽기 도구 네트워크 트레이닝

  Blue 읽기 도구는 Blue 위치 도구와 유사한 접근법을 이용하지만, 포즈 불일치에는 관심이 적습니다.

- Red 분석 도구(감독 모드) 네트워크 트레이닝

  Red 분석 도구(감독 모드) 네트워크는 이미지 안의 결함을 찾고 식별하도록 트레이닝됩니다. 사용자가 감독 모드에서 수행한 Red 분석 도구 라벨은 라벨 지정 이미지 내의 모든 결함 픽셀에 라벨을 지정합니다. 이미지 내의 주어진 샘플링 영역에 대한 트레이닝의 목표는 네트워크가 결함 픽셀을 결함으로 정확하게 식별하는 것입니다. 샘플링 영역에 결함 픽셀이 포함되어 있지 않다면, 네트워크는 아무런 응답을 생성하지 않을 것입니다.

  감독 모드에서 Red 분석 도구의 네트워크 트레이닝 목적은 결함 라벨 지정과 감지된 결함 사이의 공간적 차이를 줄이는 것입니다.

- Red 분석 도구(비감독 모드) 네트워크 트레이닝

  Red 분석 도구(비감독 모드) 네트워크는 이미지 안의 결함 영역을 찾도록 트레이닝됩니다. 비감독 모드에서 Red 분석 도구의 트레이닝 이미지 집합은 결함이 없는 것으로 알려진 이미지의 집합입니다. 트레이닝의 목표는 단순합니다. 트레이닝 이미지 집합의 모든 샘플에 대해 아무 응답도 생성하지 않는 네트워크를 만드는 것입니다.

- Green 분류 도구 네트워크 트레이닝

  Green 분류 도구는 ViDi 도구 중에서도 독특하게 전체 입력 이미지에 대해 단일 결과를 만들어냅니다. 이 도구는 다른 도구와 같은 방식으로 이미지 샘플을 수집하지만, 처리 중에 샘플이 통합되며 전체 이미지에 대해 단일의 결과가 나옵니다.

  Green 분류 도구 네트워크 트레이닝의 목표는 라벨 지정된 클래스와 감지된 클래스 간의 불일치를 줄이는 것입니다.

- 네트워크 트레이닝 제어

  사용자가 네트워크 트레이닝 단계에 영향을 주기 위해 할 수 있는 가장 큰 일은 트레이닝 이미지 집합의 구성입니다. 모든 도구의 기본 행태는 이미지 집합에서 무작위로 선택한 이미지 50%를 이용해 트레이닝하는 것입니다.