# Epoch 횟수 및 용량

ViDi 프레임워크는 트레이닝 과정에 영향을 주기 위해 이용할 수 있는 두 가지 일반적 매개변수를 제공합니다. Epoch 횟수와 용량(비감독 모드에서의 Red 분석 전용) 매개변수입니다.

Epoch 횟수 매개변수를 이용하면 네트워크 개선을 얼마나 할지 제어할 수 있습니다. 신경망 트레이닝 항목에 설명된 것처럼, 트레이닝 과정은 입력 샘플을 네트워크에서 반복적으로 처리하고, 네트워크 결과를 사용자가 제공한 라벨과 비교하고, 이러한 오류를 줄이기 위해 네트워크 가중치를 조절합니다. 네트워크 노드의 수와 이에 따른 가중치의 수도 많으므로, 이 과정은 거의 무한하게 반복되며, 각 반복 단계마다 점진적으로 오류가 개선됩니다. Epoch 횟수 매개변수 설정을 늘리면, 수행하는 트레이닝의 반복 회수가 늘어납니다. 이렇게 하면 이미지 트레이닝 시간이 늘어나는 대가로 트레이닝의 네트워크 오류가 줄어듭니다.

하지만 네트워크 트레이닝의 목적은 트레이닝에 사용되는 이미지만이 아니라 모든 이미지에 대해 정확하게 수행하는 것임을 기억해야 합니다. Epoch 횟수가 늘어나면, 네트워크는 오버피팅을 경험하는 경향이 있는데, 이 경우 트레이닝된 이미지의 오류가 줄어들면서 동시에 트레이닝되지 않은 이미지의 오류가 늘어납니다. 이러한 이유로, Epoch 횟수를 조정하면서 모든 이미지에 대한 네트워크 성능을 주의 깊게 지켜봐야 합니다.

비감독 모드에서 Red 분석 도구는 또한 용량 매개변수를 드러냅니다. 일반적으로 신경망의 네트워크 용량은 네트워크가 부호화(학습)할 수 있는 정보의 양을 나타내는 지표입니다. ViDi 네트워크 아키텍처는 (감독 모드의) Blue 위치, Blue 읽기, Green 분류, Red 분석 도구에 대해 용량 제약이 적습니다. 이 도구들은 트레이닝된 네트워크를 통해 개별 샘플을 처리하기 때문입니다. 비감독 모드의 Red 분석 도구는 전체 이미지에서 트레이닝되지 않은 결함을 감지할 수 있도록 다른 네트워크 아키텍처를 이용합니다. 이 도구는 복합도가 높은 일부 이미지는 언더피팅되면서 복합도가 낮은 일부 이미지에서는 오버피팅될 수 있습니다. 그러므로 적절한 네트워크 용량을 선택함으로써 주어진 이미지 집합에 대해 도구의 대응을 최적화할 수 있습니다.