# Recuento de épocas y capacidad

El marco de trabajo de ViDi proporciona dos parámetros generales que pueden usarse para influir en el proceso de entrenamiento: los parámetros Recuento de épocas y Capacidad (herramienta de análisis roja solo en modo No supervisado).

El parámetro Recuento de épocas permite controlar el grado de afinamiento de la red. Tal como se describe en el tema Entrenamiento de la red neuronal, el proceso de entrenamiento procesa repetidamente muestras de entrada a través de la red, compara el resultado de la red con el etiquetado suministrado por el usuario y, luego, ajusta las ponderaciones de la red con el objetivo de reducir este error. Debido al gran número de nodos de la red (y, por tanto, de ponderaciones), este proceso puede repetirse casi de manera indefinida, plasmándose cada iteración en una mejora progresivamente menor del error. Al aumentar el ajuste del parámetro Recuento de épocas, lo hace el número de iteraciones de entrenamiento que se realizan. Esto reducirá el error de red en las imágenes de entrenamiento a costa de requerir más tiempo para el entrenamiento.

Sin embargo, es importante tener en cuenta que el objetivo del entrenamiento de la red es actuar con precisión en todas las imágenes, no solo las que se utilizan para el entrenamiento. A medida que se incrementa el recuento de épocas, la red tenderá a experimentar un sobreajuste, en el que aumenta el error en las imágenes no entrenadas al tiempo que disminuye el error en las imágenes entrenadas. Por este motivo, debe monitorizarse minuciosamente el rendimiento de la red en todas las imágenes conforme se ajusta el recuento de épocas.

La herramienta de análisis roja en el modo No supervisado también expone el parámetro Capacidad. En general, la capacidad de la red neuronal es una medida de la cantidad de información que la red puede codificar (aprender). La arquitectura de la red ViDi tiene menos limitaciones de capacidad para las herramientas de localización azul, lectura azul, clasificación verde y análisis roja (en modo Supervisado), porque dichas herramientas procesan muestras individuales a través de la red entrenada. La herramienta de análisis roja en modo No supervisado emplea una arquitectura de red diferente que permite detectar defectos no entrenados en toda la imagen. Para algunas imágenes de gran complejidad, la herramienta puede subajustarse, mientras que para algunas imágenes de poca complejidad, la herramienta puede sobreajustarse. Por lo tanto, se puede optimizar la respuesta de la herramienta en un conjunto de imágenes dado eligiendo la capacidad de red apropiada.