# ツールに学習させる

各文字のラベル付きインスタンスが完了したら、ツールに学習させます。[ブレイン] アイコンを押すと、ソフトウェアは学習用の計算を開始します。

ラベル付きインスタンスは、ニューラルネットワークを介したツールの処理のディープラーニング段階で使用されます。各文字の複数のインスタンスにラベルを付ける必要はありませんが、ラベル付けされたインスタンスが多いほど、学習段階での結果は良くなります。学習することで、ツールの精度が高まります。学習すればするほど、ニューラルネットワークを特定の学習セットに対してさらに調整することができます。ツールは、非常に一般化されたモデルから開始します。学習するたびに、ツールは学習セットに含まれている内容に対してますます合致してきます。したがって、学習セットが実行時に非常に良好な表現を示さなかった場合は、行う学習量を最小限に抑えることをお勧めします。

すべてにラベルを付けて、ラベル付きの特徴が予想どおりの表示を示した場合 (また、望ましくは、各文字のインスタンスが含まれている)、学習することでツールのパフォーマンスが向上します。ただし、表示されない一連の画像がある場合 (実行時に予期されていない別の背景の文字や傾斜など)、学習により表示されない一連の文字にパフォーマンスを絞る可能性があるため、学習はお勧めできません。

このツールを正しく実装するには、実行時に想定されるすべての種類の文字のバリエーションを含む一連の画像が必要です。

以下は、学習に関わる重要なツールのパラメータです。

- [学習の選択]: 学習中に使用されるラベル付き画像の割合を定義します。デフォルトでは、ラベル付き画像の 10% が学習中に使用され、他の 90% はラベルなしの画像です。
- [維持] チェックボックス: 後続の各学習中に同じラベルが付いた画像を再利用することを定義します。

ヒント : 常に学習に含めたい画像がある場合は、表示が受け入れられた後で、画像を右クリックし、メニューから [学習] の選択項目を展開して [常時] を選択します。
注 : ツールが画像内のすべての文字の完全な画像データベースを 100% の精度で読み取ることができる場合は、学習させる必要はありません。