Derin öğrenme algoritmalarının hiperparametre optimizasyonu ile nesne tanıma başarımının artırılması
Increasing the object recognition performance of deep learning algorithms with hyperparameter optimization
Yazar: FUAT ŞENGÜL
Danışman: PROF. DR. ENGİN AVCI
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning

Özet:
Teknolojinin hızla gelişmesi derin öğrenme alanına da yansımıştır. Derin Öğrenme algoritmalarının
sayısı ve performansında gelişmeler yaşanmıştır. Bunun beraberinde algoritmalarda kullanılan
hiperparametre sayılarında da artışlar meydana gelmiştir. Hiperparametreler algoritmaların eğitimi sırasında
önemli bir yere sahiptir. Hiperparametrelerin ideal olarak belirlenmesi eğitim süreci ve başarım oranlarını
etkilemektedir. Bu eğitim sürecinde maliyet ve zaman anlamında gelmektedir. Hiperparametre değerleri
derin öğrenme algoritmaları çalıştırılmaya başlamadan önce belirlenmektedir. Hiperparametrelerin
belirlenmesi oldukça zahmetli bir süreçtir.
Bu çalışmamızda derin öğrenme algoritmalarında bulunan hiperparametreler belirlenirken SGD,
Adam, NAdam ve RMSProp hiperparametre optimizasyon teknikleri kullanılacaktır. Bu hiperparametre
optimizasyon teknikleri 50, 100, 200 ve 300 iterasyon sürelerinde veri seti üzerine uygulanacaktır. Uygulama
sonucunda hiperparametrelerin otomatik olarak belirlenmesi ve ideal bir seviyede tutulup yapılan eğitimlerin
sürelerini azaltmak ve başarım performanslarını artırmak amaçlanmaktadır.
Çalışma sonucunda elde edile hiperparametre ve başarım değerleri karşılaştırılıp en ideal olan
hiperparametre değerleri belirlenecektir. Derin öğrenme algoritmaları arasında bulunan Yolov8 algoritması
üzerinde belirtilen hiperparametre optimizasyon tekniklerinin başarım performanslarını doğrulamak
amacıyla Roboflow sitesinden alınan beyin tümörü veri seti kullanılacaktır.

Abstract:
The rapid development of technology is also reflected in the field of deep learning. There have been
improvements in the number and performance of Deep Learning algorithms. Along with this, there has been
an increase in the number of hyperparameters used in algorithms. Hyperparameters have an important place
during the training of algorithms. Ideal determination of hyperparameters affects the training process and
performance rates. This means cost and time in the training process. Hyperparameter values are determined
before deep learning algorithms start to run. Determining hyperparameters is a very laborious process.
In this study, SGD, Adam, NAdam and RMSProp hyperparameter optimization techniques will be
used when determining the hyperparameters in deep learning algorithms. These hyperparameter optimization
techniques will be applied on the data set in 50, 100, 200 and 300 iteration times. As a result of the application,
it is aimed to automatically determine the hyperparameters and keep them at an ideal level, reduce the
duration of the training and increase the performance.
The hyperparameter and performance values obtained as a result of the study will be compared and
the most ideal hyperparameter values will be determined. The brain tumor data set obtained from the
Roboflow site will be used to verify the performance of the hyperparameter optimization techniques specified
on the Yolov8 algorithm, which is among the deep learning algorithms.