Derin öğrenme modellerinin belirsizlik ölçümü
Uncertainty quantification in deep learning models
Yazar: SAMET GÜMÜŞ
Danışman: PROF. DR. ALİ GÜNEŞ
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Derin öğrenme modelleri, görüntü sınıflandırma, belirsizlikle başa çıkma yeteneklerini artırmaya, doğal dil işleme ve makine çevirisi gibi birçok alanda uzman insanları aşan performanslar sergilemektedir. Ancak, bu modeller belirsizlik durumlarını ele alırken zorluk yaşamaktadır, bu da yanlış kararlar ve güvenilirlik kaybına neden olabilir. Derin öğrenme modellerinin belirsizliğini ölçmek için kullanılan çeşitli yöntemler incelenmektedir. Bu yöntemler, model çıktılarının analizi, eğitim süreçlerinin incelenmesi ve yeni verilerle test edilmesi gibi farklı yaklaşımları içermektedir. Bu yöntemlerin avantajları ve dezavantajları tartışılarak, derin öğrenme modellerinin güvenilirliğini artırmak için nasıl kullanılabileceği araştırılmaktadır.
Ayrıca, bu çalışmada bir örnek sunulmuş ve Yönlü Merkezi Simetrik İkili Desen (DCSBP) temelli bir derin öğrenme çerçevesinin kullanıldığı bir uygulama özetlenmiştir. Bu çerçeve, X-ışını görüntülerinde COVID-19, zatürre ve verem gibi anormallikleri tespit etmek için kullanılmıştır. Önerilen DL yaklaşımı, zatürre ve CH veri tabanında sırasıyla %98'den fazla ve %87'den fazla doğruluk elde etti. Bu sonuçlar, mevcut en iyi yöntemlerle karşılaştırıldığında önemli ölçüde daha iyidir. Ayrıca, önerilen sistem, gürültülü ve bilinmeyen veri kümeleri de dahil olmak üzere belirsiz senaryolarda test edilmiş ve uyumlu sonuçlar elde edilmiştir.  Önerilen yöntem, yüksek doğruluk oranları elde etmiş ve mevcut yöntemlere göre daha iyi sonuçlar vermiştir. Ayrıca, çerçeve belirsiz senaryolarda da test edilmiş ve uyumlu sonuçlar elde edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Derin Öğrenme Modelleri, Belirsizlik Ölçümü, Anormal Tespiti, Makine Öğrenimi, Derin Asamble

Abstract:
Deep learning models have demonstrated superior performance in various fields such as image classification, addressing uncertainty, natural language processing, and machine translation, often surpassing human experts. However, these models often struggle when dealing with uncertainty, leading to incorrect decisions and a decrease in reliability.Various methods for measuring the uncertainty of deep learning models are examined in this study. These methods encompass different approaches, including the analysis of model outputs, the examination of training processes, and testing with new data. The advantages and disadvantages of these methods are discussed, aiming to explore how they can be utilized to enhance the reliability of deep learning models.
Furthermore, this study presents an example where a Deep Learning framework based on Directional Central Symmetric Binary Pattern (DCSBP) is used. This framework is applied to detect anomalies such as COVID-19, pneumonia, and tuberculosis in X-ray images. The proposed DL approach achieved an accuracy of over 98% for pneumonia and more than 87% for the CH database. These results are significantly better than the current state-of-the-art methods. Moreover, the proposed system was tested in uncertain scenarios, including noisy and unknown datasets, and yielded consistent results. In summary, this thesis focuses on improving the ability of deep learning models to handle uncertainty in various applications. It explores different methods for measuring uncertainty and discusses their advantages and disadvantages. Additionally, it presents a practical example of using a DCSBP-based deep learning framework for detecting anomalies in X-ray images, achieving high accuracy and reliability even in uncertain scenarios.

Keywords: Deep Learning Models, Uncertainty Measurement, Anomaly Detection, Machine Learning, Deep Assemble