Görüntü sınıflandırma için derin öğrenme ile Bayesçi derin öğrenme yöntemlerinin karşılaştırılması

Temel evrişimli derin öğrenmede ağ mimarisi oluşturulurken iç katman sayısını belirleyen ağın derinliğinin ve ağın eğitimi öncesinde öğrenme oranı, momentum ve L2 düzeltmesi gibi öğrenme parametrelerinin başlangıç değerlerinin belirlenmesi gerekir. Bu da çözülmesi gereken ayrı bir optimizasyon problemidir. Bayesçi derin öğrenme ağ mimarisini ve öğrenme parametrelerinin uygun başlangıç değerlerini bulmak için Bayesçi optimizasyon tekniklerini kullanır. Bu tez çalışmasında, temel evrişimli derin öğrenme ile Bayesçi derin öğrenme popüler bir görüntü sınıflandırma problemi üzerinde karşılaştırılmıştır. Her iki yöntemin birbirine göre performansları, avantajları ve dezavantajları ilgili sınıflandırma problemi üzerinde değerlendirilmiştir. Bayesçi derin öğrenme, test veri kümesi üzerindeki sınıflandırma performansını önemli bir derecede arttırmasına rağmen ağın yapısının ve öğrenme parametrelerinin başlangıç değerlerinin optimizasyonu ek bir zaman maliyeti oluşturmuştur.