# 时期数和容量

ViDi 框架提供了两个常用参数，可用于影响训练过程：时期数和容量（仅限无监督模式下的红色分析工具）参数。

时期数参数允许您控制执行网络细化的程度。如神经网络训练主题所述，训练过程通过网络反复处理输入样本，将网络结果与用户提供的标签进行比较，然后调整网络权重以减少此类错误。由于网络节点（因此权重）数量很大，这个过程几乎可以无限期地重复，每次迭代都会逐步减小误差。增加时期数参数设置会增加执行的训练迭代次数。这将减少训练图像上的网络错误，但需要更多的训练时间。

但是，要切记训练网络的目标是准确地对所有图像执行，而不仅是用于训练图像。随着时期数的增加，网络往往会经历过度拟合，其中未经训练的图像上的错误增加，同时训练图像上的错误减少。因此，在调整时期数时，应仔细监控所有图像的网络性能。

无监督模式的红色分析工具也会显示容量参数。通常，神经网络容量是衡量网络可以编码（学习）的信息量。ViDi 网络架构对蓝色定位、蓝色读取、绿色分类和红色分析（在监督模式下）工具的容量约束较少，因为这些工具通过经过训练的网络处理单个样本。无监督模式下的红色分析工具使用不同的网络体系结构，使其可以在整个图像中检测未经训练的缺陷。对于一些高复杂度图像，该工具可能拟合不足，对于一些低复杂度图像，该工具可能过度拟合。因此，通过选择适当的网络容量，可以在给定的图像集上优化工具响应。