# Entrenamiento de la red neuronal

El entrenamiento de la red neuronal se realiza de la siguiente manera, en general:

1. Cada imagen del conjunto de imágenes que se utiliza para el entrenamiento (definido en el cuadro de diálogo Conjunto de entrenamiento) se muestrea en toda su extensión, usando el Tamaño de característica especificado.
2. Las muestras resultantes se proporcionan como entrada a la red neuronal profunda de ViDi.
3. Para cada muestra, la red neuronal produce una respuesta concreta (dependiendo del tipo de herramienta), y esta respuesta se compara con el etiquetado de la imagen asociado a la ubicación de la muestra en la imagen de entrenamiento.
4. Las ponderaciones internas dentro de la red se ajustan repetidamente a medida que se procesan y reprocesan las muestras. El sistema de entrenamiento de la red ajusta continuamente las ponderaciones de la red con el objetivo de reducir el error (diferencia o discrepancia) entre la respuesta de la red y el etiquetado proporcionado por el usuario.
5. Este proceso global se repite muchas veces, hasta que cada muestra de cada imagen de entrenamiento ha sido incluida al menos el número de veces indicado por el parámetro Recuento de épocas.

1 | La región de muestreo.
2 | La región con defectos etiquetada y dibujada por el usuario.
3 | La red neuronal.
4 | La respuesta por parte de la red.
5 | El proceso iterativo de ajuste de las ponderaciones para reducir la discrepancia (es decir, el error) entre el defecto etiquetado (en amarillo) y la respuesta de la red (en azul).

Las particularidades específicas del entrenamiento de la red neuronal varían un poco dependiendo del tipo de herramienta que se esté entrenando.

- Entrenamiento de red de la herramienta de localización azul

  La red de la herramienta de localización azul está entrenada para localizar e identificar características de una imagen. El etiquetado de la herramienta azul que se hace identifica las ubicaciones e identidades de todas las características de interés en la imagen. Para una región de muestreo determinada dentro de la imagen, el objetivo del entrenamiento es que la red devuelva correctamente la pose de cualquier característica que haya dentro de la región de muestreo. Si una región de muestreo no incluye ninguna característica, entonces la red no debe producir ninguna respuesta para esa muestra.

  El objetivo del entrenamiento de la red de la herramienta de localización azul es reducir la discrepancia entre la pose de la característica real y la identidad, según lo definido por su etiquetado de la imagen, y la pose e identidad detectadas.

- Entrenamiento de red de la herramienta de lectura azul

  La herramienta de lectura azul utiliza un enfoque similar al de la herramienta de localización azul, aunque se presta menos atención a que no coincida la pose.

- Entrenamiento de red de la herramienta de análisis roja (modo Supervisado)

  La red de la herramienta de análisis roja (en modo Supervisado) se entrena para localizar e identificar regiones con defectos dentro de una imagen. El etiquetado que realiza para la herramienta de análisis roja en el modo Supervisado etiqueta todos los píxeles defectuosos de la imagen etiquetada. Para una región de muestreo determinada dentro de la imagen, el objetivo del entrenamiento es que la red identifique correctamente los píxeles defectuosos como defectos. Si una región de muestreo no incluye ningún píxel defectuoso, entonces la red no debería producir ninguna respuesta.

  El objetivo del entrenamiento de la red de la herramienta de análisis roja en modo Supervisado es reducir la discrepancia espacial entre el etiquetado de los defectos y los defectos detectados.

- Entrenamiento de red de la herramienta de análisis roja (modo No supervisado)

  La red de la herramienta de análisis roja (en modo No supervisado) se entrena para localizar regiones con defectos dentro de una imagen. El conjunto de imágenes de entrenamiento para la herramienta de análisis roja en el modo No supervisado es simplemente una colección de imágenes conocidas sin defectos. El objetivo del entrenamiento es sencillo: producir una red que no genere ninguna respuesta a ninguna muestra del conjunto de imágenes de entrenamiento.

- Entrenamiento de red de la herramienta de clasificación verde

  La herramienta de clasificación verde es única entre las herramientas de ViDi porque produce un único resultado para toda la imagen de entrada. La herramienta sigue recogiendo muestras de imágenes igual que las otras herramientas, pero las muestras se juntan durante el procesamiento y se produce un único resultado para toda la imagen.

  El objetivo del entrenamiento de la red de la herramienta de clasificación verde es reducir el número de desajustes entre las clases etiquetadas y las detectadas.

- Entrenamiento de red controladora

  El mayor factor determinante que se puede utilizar para afectar a la fase de entrenamiento de la red es la composición del conjunto de imágenes de entrenamiento. El comportamiento predeterminado de todas las herramientas es entrenarse usando el 50% de las imágenes del conjunto de imágenes, con las imágenes seleccionadas aleatoriamente.