Görüntü sınıflandırması için evrişimsel sinir ağlarında parametrelerin sınıflandırma performansına etkisi
Effect of parameters on classification performance in convolutional neural networks for image classification
- Tez No: 826574
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KEMAL ADEM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Aksaray Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde, görüntü işleme ve örüntü tanıma alanında büyük ilerlemeler kaydedilmekte ve bu alandaki başarıların arkasında evrişimsel sinir ağları büyük bir rol oynamaktadır. Biyolojik sinir ağlarının işleyişinden ilham alarak tasarlanan evrişimsel sinir ağları, görüntü verileri üzerinde nesne tanıma, sınıflandırma ve öznitelik çıkarma gibi görevleri başarıyla gerçekleştirmektedir. Ancak evrişimsel sinir ağlarının tasarlanması ve uygulanmasında karşılaşılan bazı zorluklar mevcuttur. Kullanılan evrişimsel sinir ağı modeline, veri setine ve donanımlara göre hiperparametrelerin optimizasyonu konusu bu zorlukların başında gelmektedir. Bu çalışmada iki farklı veri seti kullanılarak evrişimsel sinir ağı modellerinde bazı hiperparametrelerin sınıflandırma performansı üzerindeki etkileri incelenmiştir. Çalışmada incelenen hiperparametreler; eğitim tur sayısı, nöron sayısı, paket boyutu, aktivasyon fonksiyonları, optimizasyon algoritmaları ve öğrenme oranıdır. Keras kütüphanesinde yer alan evrişimsel sinir ağı modellerinde veri setleri üzerinde yapılan testler sonucunda en iyi performansı gösteren NASNetMobile ve DenseNet201 modelleri ile uygulamalar yapılmıştır. Hiperparametrelerin farklı aralıklardaki değerleri ile planlanan 65 farklı model için eğitim uygulanmış ve sonuçlar elde edilmiştir. Yapılan çalışmalar neticesinde doğruluk oranlarında NASNetMobile modelinde başlangıç değerine göre % 6,5, DenseNet201 modelinde ise başlangıç değerine göre % 11,55 yükselme gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Nowadays, great progress has been made in the field of image processing and pattern recognition, and convolutional neural networks play a major role behind the success in this field. Convolutional neural networks designed with inspiration from effectiveness of biological neural networks successfully implement processors such as object recognition, thinking, and feature extraction on image data. However, there are some difficulties encountered in the design and implementation of convolutional neural networks. Optimization of hyperparameters according to the convolutional neural network model, data set and hardware used is one of these difficulties. In this study, the effects of some hyper parameters on classification performance in convolutional neural networks models were investigated using two different datasets. Hyperparameters examined in the study; the number of epochs, the number of neurons, batch size, activation functions, optimization algorithms and learning rate. In the convolutional neural network models thosetake place in the Keras library, applications were made with the NASNetMobile and DenseNet201 models, which showed the best performance as a result of the tests made in the dataset. 65 different training tasks planned with the values of the hyperparameters in different intervals were applied and the results were obtained. As a result of the studies, it was observed that the accuracy rates increased by 6.5% compared to the initial value in the NASNetMobile model and by 11.55% compared to the initial value in the DenseNet201 model.
Benzer Tezler
- DRONE AND BIRD CLASSIFICATION USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
EVRİŞİMSEL SİNİR AĞI YÖNTEMİ İLE İNSANSIZ HAVA ARACI VE KUŞ SINIFLANDIRMASI
EDA KARALA
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Meme kanseri histopatolojik görüntülerinin derin öğrenme yöntemleriyle sınıflandırılması
Classification of breast cancer histopatological images using deep learning methods
KADİR CAN BURÇAK
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN UĞUZ
- Derin öğrenme ile cerrahi video anlama
Surgical video understanding with deep learning
ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA
- A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy
Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli
ÖMER FARUK GÜRCAN
Doktora
İngilizce
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK