Closed-form sample probing for training generative models in zero-shot learning
Sıfır örnekle öğrenmede kapalı form örnek değerlendirme ile üretici model eğitimi
- Tez No: 717934
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN GÖKBERK CİNBİŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
Son birkaç yılda, üretici modelleme tabanlı yaklaşımlar ile, genelleştirilmiş sıfır örnekle öğrenmede kayda değer ilerlemeler elde edilmiştir. Bu yaklaşımlar tipik olarak nitelik tabanlı tanımlar gibi sınıf gösterimlerine koşullanmış eğitim örneklerini sentezleyen bir koşullu üretici model öğrenmeyi hedeflemektedir. Bu yaklaşımlarda, sıfır örnekle öğrenme modeli, görülmüş ve görülmemiş sınıfların gerçek ve/veya sentezlenmiş eğitim örneklerinin üzerinden bir gözetimli sınıflandırma modeli eğitilmesiyle elde edilebilir. Dolayısıyla, üretici modellerin sınıflandırıcı eğitim amaçlarına uygun olarak tercihen yalnızca alakalı değil aynı zamanda yeterince öğretici örnekler üretmesi gerekmektedir. Fakat varolan yaklaşımlar, üretici modeli sınıfa özgü örnekler ürettirmeye zorlamaya yönelik yakınsamalara veya sezgisel yöntemlere dayanmaktadır. Bu tezde, örnek değerlendirme olarak adlandırdığımız, üretici model eğitiminin her adımında üretilen örnekleri bir kapalı form sıfır örnekle öğrenme modeli aracılığı ile değerlendirmeye tabi tutarak eğitim örneklerinin değerini sıfır örnekle öğrenme amacına yönelik doğrudan maksimize eden ilkeli bir yaklaşım öneriyoruz. Önerilen yaklaşım, bir üretici modelin görülmemiş sınıfların gerçek örnekleri üzerine yapılan öngörüleri baz alan geribeslemeleri doğrudan kullanarak sentezlediği örneklerin kalitelerinin uçtan uca doğrulanabilmesine yönelik bir çözüm sağlamaktadır. Deney sonuçlarımız, kapalı form örnek değerlendirme yaklaşımının en gelişkin referans yöntemlere entegre edildiğinde tanıma sonuçlarını yükselttiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Generative modeling based approaches have led to significant advances in generalized zero-shot learning over the past few-years. These approaches typically aim to learn a conditional generator that synthesizes training samples of classes conditioned on class embeddings, such as attribute based class definitions. The final zero-shot learning model can then be obtained by training a supervised classification model over the real and/or synthesized training samples of seen and unseen classes, combined. Therefore, naturally, the generative model ideally needs to produce not only relevant samples, but also those that are sufficiently informative for classifier training purposes. However, existing approaches rely on approximations or heuristics to enforce the generator to produce class-specific samples. In this thesis, we propose a principled approach that shows how to directly maximize the value of training examples for zero-shot model training purposes, by inferring and evaluating the closed-form ZSL models at each generative model training step, which we call sample probing. This approach provides a way to validate the quality of generated samples in an end-to-end manner, where the generator receives feedback directly based on the prediction made on the real samples of unseen classes. Our experimental results show that sample probing improves the recognition results when integrated into state-of-the-art baselines.
Benzer Tezler
- Biyomagnetik olaylar
Başlık çevirisi yok
M.TOGAN ÇANDIR
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. İNCİ AKKAY
- Uluslararası fon piyasaları ve döviz kredileri mekanizması (analitik bir yaklaşım)
A Short history of the foreign exchange markets
ADNAN YİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
BankacılıkMarmara ÜniversitesiUluslararası Bankacılık ve Finans Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLHAN ULUDAĞ
- Kariyer planlama sistemi, kariyer yönetimi, kariyer geliştirme, kariyer sorunları ve koçluk uygulamaları
Başlık çevirisi yok
CELAL ERDÖL
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
İşletmeGebze Yüksek Teknoloji Enstitüsüİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EROL EREN
- IEEE 1149.1 standardı kullanarak test edilebilir lojik devre tasarımı
Testable lojik circit design by using IEEE 1149.1 standard
A.BETÜL TUNCER
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. AHMET DERVİŞOĞLU
- 24 saatlik uyku yoksunluğunun statik ve dinamikdenge özellikleri üzerine etkisi
Static and dynamic sleep deficiency of 24 hourseffect on balance properties
SAMET SİTTİ
Doktora
Türkçe
2021
SporErciyes ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPASLAN YILMAZ