Konvolüsyonel
Sinir Ağları (KSA), katmanlarının en az bir tanesinde matris
çarpımı yerine konvolüsyon işleminin kullanıldığı çok
katmanlı yapay sinir ağlarının bir türüdür. Özellikle
bilgisayarlı görü çalışmalarında çok başarılı sonuçlar
elde edilse de KSA hala birçok zorluk içermektedir. Daha başarılı
sonuçlar elde etmek için geliştirilen mimarilerin giderek daha
derinleşmesi ve kullanılan görüntülerin giderek daha yüksek
kalitede olmasıyla daha fazla hesaplama maliyetleri ortaya
çıkmaktadır. Hem bu hesaplama maliyetlerinin düşürülmesi, hem
de başarılı sonuçlar elde edilebilmesi, güçlü donanımların
kullanılmasına ve kurulan ağın parametrelerinin, başka bir
deyişle hiper-parametrelerin optimize edilmesine bağlıdır.
Yaptığımız bu
çalışmada, KSA hiper-parametrelerinin optimize edilmesi için
yaygın olarak kullanılan yöntemleri, optimize edilen
hiper-parametreleri, bu parametreler için tanımlanan değer
aralıklarını, veri setlerini ve elde edilen sonuçları inceledik.
Yapılan çalışmaların eksik yönlerine, kullanılan yöntemlerin
birbirlerine karşı zayıf ve güçlü yönlerine değindik. Sonuç
ve değerlendirme bölümünde hiper-parametrelerin seçiminde dikkat
edilmesi gereken noktalara, günümüzde sıklıkla kullanılan
yöntemlere ve ileride kullanılabilecek metodolojilere değindik.
Derin Öğrenme Konvolüsyonel Sinir Ağları Sezgisel Algoritmalar Hiper-parametre Optimizasyonu
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Kimya Mühendisliği |
Bölüm | Tasarım ve Teknoloji |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 11 Haziran 2019 |
Gönderilme Tarihi | 18 Ocak 2019 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2019 Cilt: 7 Sayı: 2 |