Kapsül Ağları ile Yüz Verilerinin Sınıflandırılması

Yüz verilerini sınıflandırma işlemi, üzerinde çok sayıda çalışma yapılan derin öğrenme konularından birisidir. Bu konuda evrişimli sinir ağları, kolay uygulanabilir olmaları ve başarılı sonuçlar vermeleri nedenlerinden ötürü tercih edilen derin öğrenme uygulamalarının başında gelmektedir. Buna karşın evrişimli sinir ağlarında bulunan havuzlama katmanı verilerde bilgi kaybına neden olmaktadır. Ayrıca evrişimli sinir ağları, verideki bileşenlerin birbirine göre durumlarını göz ardı ederek eğitim işlemini gerçekleştirmektedir. Bu duruma çözüm olarak kapsül ağları önerilen derin öğrenme yöntemlerindendir. Bu çalışmada; 5 kişinin her biri için 200 veriden oluşan, toplam 1000 görüntü verisi içeren bir veri seti hazırlanmıştır. Hazırlanan veri seti ile sıkça kullanılan evrişimli sinir ağı yöntemlerinden olan AlexNet, Vgg16, Vgg19, ResNet50 algoritmalarının her biri ve önerilen kapsül ağlar yöntemi kullanılarak eğitim işlemi yapılmıştır. Yapılan çalışmanın sonucunda evrişimli sinir ağı yöntemlerinin başarımları ile kapsül ağlar yönteminin başarımları karşılaştırılmıştır.