标注

由于 Deep Learning 软件基于学习，因此向网络传授的关于图像的知识非常重要。在 Deep Learning 的说法中，这个过程称为“标注”。标注是用户识别特征或缺陷并在图像上以图形方式说明特征或缺陷的过程。标签为工具呈现“真值”，用于训练工具并验证其性能。

标签为工具呈现“基本事实”，也就是您告诉工具，这是它应该学习的东西。对工具编程最重要的部分是确保用于训练的图像被完全、准确地标注。在不知道图像的真值数据的情况下，您无法判断工具是否正常工作。此外，如果没有准确的标注，工具的训练也不会起作用。

标注是创建深度学习应用程序最重的要部分。请记住以下信息：

• 在评估工具和应用程序的性能时，会始终根据您提供的标注来衡量。如果您的标注未能反映图像的实际真值，那么即使工具性能准确且可重复，也没有任何意义。
• 在您训练 Deep Learning 工具时，训练目标 – 成本函数 – 会尝试训练工具以产生与您提供的标注精确匹配的响应。