Derin öğrenme algoritmalarının hiperparametre optimizasyonu ile nesne tanıma başarımının artırılması
Increasing the object recognition performance of deep learning algorithms with hyperparameter optimization
- Tez No: 876398
- Danışmanlar: PROF. DR. ENGİN AVCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Visual object recognition and detection using deep learning
Derinlikli öğrenme ile görsel nesne tanıma ve tespit etme
BURAK ÇÖREKCİOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU
- 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
- Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems
Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması
AYKUT BEKE
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Video üzerinde derin öğrenme ile nesne sansürlüme
Sensor processing on video with deep learni̇ng
YERNIYAZ BAKHYTOV
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMİL ÖZ
- 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
2022
Jeodezi ve FotogrametriGebze Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAŞKIN KAVZOĞLU