DERİN AĞLAR İÇİN YENİ BİR BİRİMDİK DÜZGÜNLEŞTİRME YAKLAŞIMI
| dc.contributor.author | Talu, Muhammed | |
| dc.contributor.author | Fırıldak, Kazım | |
| dc.contributor.author | Çelik, Gaffari | |
| dc.date.accessioned | 2026-04-04T13:14:39Z | |
| dc.date.available | 2026-04-04T13:14:39Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.department | İnönü Üniversitesi | |
| dc.description.abstract | Ortagonal Düzgünleştirme (OD), derin ağların aşırı öğrenme (overfitting), gradyan patlamansı/kaybolmasını engellemek için kullanılmaktadır. Literatürde derin öğrenme için geliştirilen OD yöntemlerinin çoğunda ağ ağırlıklarını birim dik vektörler olarak öğrenme amaçlanmaktadır. Bu makalede ağ ağırlıklarını ikili olarak gruplayarak birim dik öğrenmeye zorlayan fonksiyon, maliyet fonksiyonuna eklenmektedir. Bu yöntem yapay sinir ağlarında ve konvülasyonel sinir ağlarında çeşitli veri kümelerinde (yapay veri ve gerçek veri) test edilmektedir. Ayrıca önerilen yöntem, literatürde öne çıkan Yumuşak Ortagonal (SO), Çift Yumuşak Ortagonal (DSO), Karşılıklı Tutarlılık (MC) ve Spektral Sınırlı İzometri Özellikli (SRIP) gibi yöntemler ile doğruluk, yürütülme zamanı, hata oranı metriklerinde karşılaştırılmaktadır. Karşılaştırma sonucunda doğruluk metriğinde farklı veri kümelerinin kullanan ağlarda %1-%5 arasında iyileşme sağlanmaktadır. Önerilen yöntem, Cifar10 veri kümesinde Resnet 110 ağında 92,96 dan %93,90’a ve Resnet 28-10 %95,84’den %96,78’a test başarısını yükseltmektedir. | |
| dc.identifier.doi | 10.54365/adyumbd.1390894 | |
| dc.identifier.endpage | 34 | |
| dc.identifier.issn | 2149-0309 | |
| dc.identifier.issue | 22 | |
| dc.identifier.startpage | 18 | |
| dc.identifier.trdizinid | 1237083 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.54365/adyumbd.1390894 | |
| dc.identifier.uri | https://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/1237083 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11616/107381 | |
| dc.identifier.volume | 11 | |
| dc.indekslendigikaynak | TR-Dizin | |
| dc.language.iso | tr | |
| dc.relation.ispartof | Adıyaman Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi | |
| dc.relation.publicationcategory | Makale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
| dc.snmz | KA_TR_20250329 | |
| dc.subject | Bilgisayar Bilimleri | |
| dc.subject | Yapay Zeka | |
| dc.title | DERİN AĞLAR İÇİN YENİ BİR BİRİMDİK DÜZGÜNLEŞTİRME YAKLAŞIMI | |
| dc.type | Article |
