Optimizing CNNS via Sørensen-Dice based pruning
Sørensen-Dice tabanlı budama ile CNNS'nin optimize edilmesi
- Tez No: 942160
- Danışmanlar: PROF. DR. SÜREYYA AKYÜZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Derin öğrenme, özellikle Evrişimli Sinir Ağları (CNN'ler), görüntü tanıma, doğal dil işleme ve nesne tespiti gibi birçok alanda devrim yaratmıştır. Ancak, bu modellerin yüksek hesaplama karmaşıklığı ve bellek gereksinimleri, kaynakları sınırlı cihazlarda kullanılmalarını zorlaştırmaktadır. Bu çalışmada, her bir evrişim katmanı içindeki gereksiz çekirdekleri belirlemek ve kaldırmak için güçlü Sørensen-Dice benzerlik katsayısını kullanan özgün bir çekirdek budama çerçevesi önerilmektedir. Bu yöntem, modelin yapısal bütünlüğünü ve doğruluğunu koruyarak model karmaşıklığını etkili bir şekilde azaltmaktadır. Popüler CNN mimarileri ve karşılaştırmalı veri kümeleri üzerinde yapılan kapsamlı deneyler, bu yaklaşımın diğer budama yöntemlerine kıyasla üstünlüklerini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Deep learning, particularly Convolutional Neural Networks CNNs, has revolutionized many fields, including image recognition, natural language processing, and object detection. However, the high computational complexity and memory requirements of these models hinder their deployment on resource-constrained devices. In this paper, a novel kernel pruning framework is proposed that leverages the robust Sørensen-Dice similarity coefficient to identify and remove redundant kernels within each convolutional layer. This method efficiently reduces model complexity while preserving essential structural information and accuracy. Extensive experiments on popular CNN architectures and benchmark datasets demonstrate the advantages of this approach over other pruning methods.
Benzer Tezler
- Ankara-Polatlı-Kabak köyü sulama pompaj tesisinin optimizasyonu
Optimizing of Ankara-Polatlı-Kabak villages watering pumping plant
İLKNUR GÖKNUR
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
ZiraatAnkara ÜniversitesiTarımsal Mekanizasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RAHMİ KESKİN
- Proses modellendirme, optimizasyon ve kontrolün bir petrol rafineri ünitesine (FCC) uygulanması
Başlık çevirisi yok
HARUN TAŞKIN
Doktora
Türkçe
1983
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. AYHAN TORAMAN
- Determination of anion content of fogwater by ron chromatography and spectrophotometric methods
Başlık çevirisi yok
TARIK ERDAL
- Vücut sıvılarında atomik absorpsiyon spektrometresi ile iz element analizleri ve bazı uygulamaları
Başlık çevirisi yok
MÜŞERREF ATLI
- Sürekli gelir hipotezi ile tüketici harcamaları modeli
Başlık çevirisi yok
F.GÜL ÇAKMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1988
İstatistikHacettepe Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET YALNIZ
