# エポック数と能力

ViDi フレームワークでは、次の 2 つの一般的なパラメータを使用して学習プロセスに影響を与えることができます。[エポック数] パラメータと [能力] パラメータ (アンスーパーバイズドモードの解析 (赤) ツールのみ)。

[エポック数] パラメータを使用すると、実施するネットワーク調整の度合いを制御することができます。「ニューラルネットワークの学習」のトピックで説明したように、学習プロセスでは、ネットワークを通して入力サンプルを繰り返し処理して、ネットワークの結果をユーザが提供するラベル付けと比較し、エラーを減らす目的でネットワークの重みを調整します。ネットワークノード (重み) が多数存在するため、このプロセスはほとんど無限に繰り返すことができ、繰り返す内に、わずかながら徐々にエラーを改善することができます。[エポック数] パラメータ設定を上げると、実施される学習の繰り返し回数が増えます。これによって、学習に要する時間は長くなりますが、学習画像のネットワークエラーを減らすことができます。

ただし、ネットワークに学習させる目的は、学習に使用される画像だけでなく、すべての画像で正確に実施することなので注意してください。エポック数を上げると、ネットワークはオーバーフィットする傾向があり、未学習画像におけるエラーが増え、学習された画像におけるエラーは減ります。このために、エポック数を調整しながら、すべての画像におけるネットワークパフォーマンスを注意深くモニタする必要があります。

アンスーパーバイズドモードの解析 (赤) ツールでは、 [能力] パラメータも提供します。一般的に、ニューラルネットワークの能力は、ネットワークがエンコードできる (学習できる) 情報量の尺度です。ViDi ネットワークアーキテクチャでは、位置決め (青) ツール、読み取り (青) ツール、分類 (緑) ツール、および解析 (赤) ツール (スーパーバイズドモード) は個々のサンプルを学習済みネットワークを通して処理するため、能力を下げています。アンスーパーバイズドモードの解析 (赤) ツールでは別のネットワークアーキテクチャを使用しているため、画像全体の未学習の欠陥を検出することができます。非常に複雑な画像の場合、ツールはアンダーフィットする場合があり、あまり複雑でない画像の場合、ツールはオーバーフィットする場合があります。そのため、適切なネットワークの能力を選択することで、特定の画像セットに対するツールの応答を最適化することができます。