Derin Sinir Ağları ile En İyi Modelin Belirlenmesi: Mantar Verileri Üzerine Keras Uygulaması

Authors : Gazel SER, Cafer Tayyar BATİ

Pages : 406-417

Doi:10.29133/yyutbd.505086

View : 13 | Download : 8

Publication Date : 2019-09-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışma, derin sinir ağlarında en iyi sınıflandırma modelini bulmak amacıyla gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla, optimizasyon yöntemi insert ignore into journalissuearticles values( Sgd , Adagrad, Rmsprop, Adam ve Nadam );, aktivasyon fonksiyonu insert ignore into journalissuearticles values(Tanh ve ReLU); ve nöron sayılarının kombinasyonları kullanılarak 20 farklı model oluşturulmuştur. Oluşturulan model kombinasyonlarının performansları karşılaştırılarak, sınıflandırma için en iyi model belirlenmiştir. Sonuçlara göre; modellerin performanslarının parametrelere bağlı olarak değişkenlik gösterdiği, en başarılı modelin gizli katmanında 64 nöron bulunduğu, aktivasyon fonksiyonunun ReLU olduğu ve optimizasyon yöntemi olarak da Rmsprop kullanıldığı belirlenmiştir insert ignore into journalissuearticles values(%92 doğruluk);.  Bununla beraber, en düşük başarı oranıyla sınıflandırma yapan modelin 32 nöronlu, ReLU aktivasyon fonksiyonlu ve Sgd optimizasyon yöntemli model olduğu belirlenmiştir insert ignore into journalissuearticles values(% 70 doğruluk);. Ayrıca tüm sonuçlar göz önüne alındığında; Rmsprop, Adam ve Nadam optimizasyon yöntemlerinin diğer iki yönteme göre, ReLU aktivasyon fonksiyonunun ise Tanh’a göre daha başarılı olduğu belirlenmiştir. Sonuç olarak derin öğrenme çalışmalarında model oluşturulurken; optimizasyon algoritmalarının, aktivasyon fonksiyonlarının ve nöron sayılarının farklı seçeneklerine göre model performanslarını denemek mümkündür. Ayrıca oluşturulan modelde, optimizasyon yöntemlerinin farklı parametrelerinin kombinasyonlarıyla çalışıldığında, veri setine daha uygun mimari elde edilmektedir. 
Keywords : Keras, Mantar, Optimizasyon yöntemi, Python