Evrişimli sinir ağlarında hiper parametrelerin etkisinin incelenmesi

Bu çalışmada, IMAGE-NET yarışması kapsamında 2012 yılından günümüze resim tanımada popülerlik kazanan evrişimli sinir ağlarının yapısı, çalışma sistemi ve ağı oluşturan hiper parametreler konusunda literatür incelemesi ve deneysel çalışma yapılmıştır. Çalışmada, ILSVRC2012 eğitim verisinden 50 sınıf ve her sınıfa ait 600 örneklemden oluşan bir veri seti ile evrişimli sinir ağı hiper parametreleri için farklı seçenek değerleri belirlenmiş ve süper bilgisayarlarında dahil edildiği derin öğrenme istemcisi, parametre ve değerlendirme sunucusu mimari yapısı üzerinde eğitimler yapılmıştır. Yapılan eğitimler sonucunda şekil ve çizelgeler üzerinden model başarımları değerlendirilerek yeni hiper parametre değerleri oluşturulmuş ve ilave eğitimler yapılmıştır. Toplamda yapılan 410 farklı eğitim sonucunda veri setine ön işleme yapılması, aktivasyon fonksiyonuna göre öğrenme katsayısı seçimi, paket normalizasyonu ve seyreltme işleminin kullanılmasının model başarımını arttırdığı tespit edilmiştir.