Geri Dön

Derin öğrenme algoritmalarının hiperparametre optimizasyonu ile nesne tanıma başarımının artırılması

Increasing the object recognition performance of deep learning algorithms with hyperparameter optimization

PDF İndir

  1. Tez No: 876398
  2. Yazar: FUAT ŞENGÜL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ENGİN AVCI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 69

Özet

Teknolojinin hızla gelişmesi derin öğrenme alanına da yansımıştır. Derin Öğrenme algoritmalarının sayısı ve performansında gelişmeler yaşanmıştır. Bunun beraberinde algoritmalarda kullanılan hiperparametre sayılarında da artışlar meydana gelmiştir. Hiperparametreler algoritmaların eğitimi sırasında önemli bir yere sahiptir. Hiperparametrelerin ideal olarak belirlenmesi eğitim süreci ve başarım oranlarını etkilemektedir. Bu eğitim sürecinde maliyet ve zaman anlamında gelmektedir. Hiperparametre değerleri derin öğrenme algoritmaları çalıştırılmaya başlamadan önce belirlenmektedir. Hiperparametrelerin belirlenmesi oldukça zahmetli bir süreçtir. Bu çalışmamızda derin öğrenme algoritmalarında bulunan hiperparametreler belirlenirken SGD, Adam, NAdam ve RMSProp hiperparametre optimizasyon teknikleri kullanılacaktır. Bu hiperparametre optimizasyon teknikleri 50, 100, 200 ve 300 iterasyon sürelerinde veri seti üzerine uygulanacaktır. Uygulama sonucunda hiperparametrelerin otomatik olarak belirlenmesi ve ideal bir seviyede tutulup yapılan eğitimlerin sürelerini azaltmak ve başarım performanslarını artırmak amaçlanmaktadır. Çalışma sonucunda elde edile hiperparametre ve başarım değerleri karşılaştırılıp en ideal olan hiperparametre değerleri belirlenecektir. Derin öğrenme algoritmaları arasında bulunan Yolov8 algoritması üzerinde belirtilen hiperparametre optimizasyon tekniklerinin başarım performanslarını doğrulamak amacıyla Roboflow sitesinden alınan beyin tümörü veri seti kullanılacaktır.

Özet (Çeviri)

The rapid development of technology is also reflected in the field of deep learning. There have been improvements in the number and performance of Deep Learning algorithms. Along with this, there has been an increase in the number of hyperparameters used in algorithms. Hyperparameters have an important place during the training of algorithms. Ideal determination of hyperparameters affects the training process and performance rates. This means cost and time in the training process. Hyperparameter values are determined before deep learning algorithms start to run. Determining hyperparameters is a very laborious process. In this study, SGD, Adam, NAdam and RMSProp hyperparameter optimization techniques will be used when determining the hyperparameters in deep learning algorithms. These hyperparameter optimization techniques will be applied on the data set in 50, 100, 200 and 300 iteration times. As a result of the application, it is aimed to automatically determine the hyperparameters and keep them at an ideal level, reduce the duration of the training and increase the performance. The hyperparameter and performance values obtained as a result of the study will be compared and the most ideal hyperparameter values will be determined. The brain tumor data set obtained from the Roboflow site will be used to verify the performance of the hyperparameter optimization techniques specified on the Yolov8 algorithm, which is among the deep learning algorithms.

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

    759996

    Derin öğrenme ile cerrahi video anlama

    Surgical video understanding with deep learning

    ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA

  3. Tez No

    856275

    Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems

    Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması

    AYKUT BEKE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

  4. Tez No

    898318

    Video üzerinde derin öğrenme ile nesne sansürlüme

    Sensor processing on video with deep learni̇ng

    YERNIYAZ BAKHYTOV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEMİL ÖZ

  5. Tez No

    767296

    Applications of ensemble learning paradigm and advanced hyperparameter optimization techniques in landslide susceptibility mapping

    Heyelan duyarlılık haritalamasında topluluk öğrenme paradigması ve gelişmiş hiperparametre optimizasyonu algoritmalarının uygulamaları

    ALİHAN TEKE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Jeodezi ve FotogrametriGebze Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAŞKIN KAVZOĞLU

Geri Dön