KarcıFANN Yönteminde Ağırlık Sönümlemenin Etkisi

Home Page
About
Submit A Journal
Submit A Conference
Submit Paper/Book
- Submit a Preprint
- Submit a Book
Contact

Bilgisayar Bilimleri
Cilt: 10 Sayı: 2
KarcıFANN Yönteminde Ağırlık Sönümlemenin Etkisi

KarcıFANN Yönteminde Ağırlık Sönümlemenin Etkisi

Pages : 201-216

View : 103 | Download : 224

Publication Date : 2025-12-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Yapay sinir ağlarının (YSA) modellenmesinde, optimizasyon yöntemi, aktivasyon ve hata fonksiyonu gibi hiperparametrelerle birlikte çeşitli düzenleme (düzenlileştirme) yöntemleri kullanılmaktadır. Bu yöntemlerden biri olan ağırlık sönümleme işlemi, modellerin eğitimi aşamasında ağırlık vektörlerinin çok fazla büyümesiyle ortaya çıkan gradyan patlaması ve ezberleme gibi önemli problemlerin çözülmesi ve modellerin genelleme performanslarının artırılması amacıyla uygulanmaktadır. Bu çalışmada, ağırlık sönümleme hiperparametresinin, KarcıFANN yönteminin performansına etkileri analiz edilmektedir. Bu amaçla, KarcıFANN yöntemi ile tasarlanan çeşitli modellere ağırlık sönümleme işlemi uygulanmıştır. MNIST ve Dry Bean veri setlerinin sınıflandırılması sonucu elde edilen bulgular, ağırlık sönümleme hiperparametresinin, modellerin başarımını ve genelleme kabiliyetini önemli ölçüde iyileştirdiğini göstermiştir.
Keywords : KarcıFANN, sınıflandırma, düzenleme yöntemleri, ağırlık sönümleme

ORIGINAL ARTICLE URL

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.