Akademik Veri Yönetim Sistemi
Akgül İ. (Yürütücü)
Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje, 2024 - 2025
Evrişimli sinir ağlarında (ESA)
sınıflandırma yapabilmek için birçok hiper parametre kullanılır. Hiper parametrelerin
en uygun şekilde ayarlanması ESA’nın sınıflandırma başarısında önemli rol
oynar. ESA’larda kullanılan önemli hiper parametrelerden biri de parti
boyutudur. Eğitim sırasında diğer hiper parametrelerin değiştirilmesi gibi parti
boyutunun da değiştirilmesi bir araştırma konusudur. Ancak eğitim sırasında parti
boyutunun değiştirilmesi diğer hiper parametrelere göre daha az
araştırılmıştır. Bu çalışma ile eğitim sırasında parti boyutunun artırılmasının
ESA’ların performansı üzerindeki etkisi incelenecektir. Bunun için, eğitim
sırasında test kayıp değeri erken durdurma ile kontrol edilecek ve kayıp değeri
belirlenen adım sayısı kadar üst üste arttığı durumda parti boyutu artırılacaktır.
Model eğitimi sırasında parti boyutunun artırılmasının etkisini incelemek için,
literatürde kabul görmüş ESA modelleri kullanılarak MNIST veri seti üzerinde
eğitimler yapılacaktır. Ayrıca parti boyutunu artırma ile elde edilecek başarı
doğruluğunun üstünlüğünü belirlemek için sabit parti boyutları ile de eğitimler
yapılacak ve sonuçlar karşılaştırılacaktır. Böylece, eğitim sırasında parti
boyutunun artırılmasının hem başarı doğruluğu hem de başarı kaybı açısından eğitim
boyunca sabit parti boyutu kullanımı ile kıyaslaması yapılarak literatüre katkı
sağlamak istenmektedir.