Evrişimli Sinir Ağı Kullanarak El yazısı Rakamların Tanımasında Hiper Parametre Analizi

Authors : Tuncay Yiğit, Şerafettin Atmaca, Remzi Gürfidan, Recep Çolak

Pages : 268-277

View : 72 | Download : 89

Publication Date : 2023-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :El yazısı rakamların tanıması birçok makine öğrenimi, derin öğrenme ve bilgisayarla görme uygulamalarında kullanıldığından, son zamanlarda önem kazanmış ve birçok bilim insanının ilgisini çekmiştir. Hiper parametre optimizasyonu, hem sınıflandırma hem de tahmin etmede doğruluğu artırmayı amaçlayan bir dizi değerlerin belirlenmesini içermektedir. Ayrıca algoritmalar tarafından seçilen parametreler daha doğru şekilde düzenlenerek özellik seçiminde performansın optimize edilmesi de amaçlanmaktadır. Bu çalışmada MNIST veri seti kullanılarak el yazısı ile yazılmış rakamların tanınmasında evrişimli sinir ağı kullanılmıştır. Hiper parametre belirlemede derin öğrenme geliştiricilerinin kullanabileceği birçok açık kaynaklı hiper parametre kütüphanesi mevcuttur. Geliştirilen modelde Optuna, HyperOpt ve Scikit-optimize kütüphaneleri kullanılarak hiper parametre optimizasyon tekniklerinin uygulaması yapılmıştır. Hiper parametre kütüphaneleri için optimizasyon süreleri, el yazısı rakamların tanınmasında başarı oranındaki değişim analiz edilmiştir. Rastgele verilmiş parametrelerle eğitilen model %78,45, %97,13, %75.62, %76.95, %97.46 ve %97.27 doğruluk elde ederken, optimize edilmiş hiper parametrelerle eğitilen model ile %99,26 doğruluk elde etmiştir.
Keywords : Evrişimli Sinir Ağı, Hiper Parametre Optimizasyonu, Derin Öğrenme