Geri Dön

Görüntü sınıflandırma için derin öğrenme ile Bayesçi derin öğrenme yöntemlerinin karşılaştırılması

Comparison of deep learning and Bayesian deep learning methods for image classification

PDF İndir

  1. Tez No: 604702
  2. Yazar: BARIŞ AKPINAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ENGİN TAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 87

Özet

Temel evrişimli derin öğrenmede ağ mimarisi oluşturulurken iç katman sayısını belirleyen ağın derinliğinin ve ağın eğitimi öncesinde öğrenme oranı, momentum ve L2 düzeltmesi gibi öğrenme parametrelerinin başlangıç değerlerinin belirlenmesi gerekir. Bu da çözülmesi gereken ayrı bir optimizasyon problemidir. Bayesçi derin öğrenme ağ mimarisini ve öğrenme parametrelerinin uygun başlangıç değerlerini bulmak için Bayesçi optimizasyon tekniklerini kullanır. Bu tez çalışmasında, temel evrişimli derin öğrenme ile Bayesçi derin öğrenme popüler bir görüntü sınıflandırma problemi üzerinde karşılaştırılmıştır. Her iki yöntemin birbirine göre performansları, avantajları ve dezavantajları ilgili sınıflandırma problemi üzerinde değerlendirilmiştir. Bayesçi derin öğrenme, test veri kümesi üzerindeki sınıflandırma performansını önemli bir derecede arttırmasına rağmen ağın yapısının ve öğrenme parametrelerinin başlangıç değerlerinin optimizasyonu ek bir zaman maliyeti oluşturmuştur.

Özet (Çeviri)

When constructing network architecture in basic convolutional deep learning, it is necessary to determine the depth of the network which specifies the number of inner layers, and the initial values of learning parameters such as learning rate, momentum and L2 regularization before training of the network. This is also a separate optimization problem that needs to be solved. Bayesian deep learning uses Bayesian optimization techniques to find the network architecture and appropriate initial values of the learning parameters. In this thesis, basic convolutional deep learning and Bayesian deep learning are compared on a popular image classification problem. The performance, advantages and disadvantages of both methods are evaluated on the related classification problem. Although Bayesian deep learning significantly increased the classification performance on the test dataset, Bayesian optimization of the network structure and initial values of the learning parameters introduced an additional time cost.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    485260

    Visual object recognition and detection using deep learning

    Derinlikli öğrenme ile görsel nesne tanıma ve tespit etme

    BURAK ÇÖREKCİOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU

  2. Tez No

    621702

    Derin öğrenme için kitle kaynak tabanlı etiketli veri üretimi ve çok bantlı görüntü sınıflandırma için bir 3d-2d cnn modeli

    Crowdsourcing based labeled data generation for deep learning and a 3d-2d cnn model for multispectral image classification

    EKREM SARALIOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ GÜNGÖR

  3. Tez No

    542575

    Human activity recognition using deep learning

    Derin öğrenme ile insan aktivitesi tanıma

    MURAT YALÇIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜLYA YALÇIN

  4. Tez No

    689328

    Fake image detection

    Sahte görüntü algılama

    MIRACLE EKENE ANIAKOR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Bilgi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ELENA SÖNMEZ

  5. Tez No

    537449

    Feature detection and classification of pistachio by using image processing

    Görüntü işleme teknikleri kullanılarak Antep fıstığının özellik tespiti ve sınıflandırılması

    MARWA KHALEEL RASHID

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Makine MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ KILIÇ

    PROF. DR. SADETTİN KAPUCU

Geri Dön