• English
  • Türkçe
Sepetiniz Boş
Boş Bildirimler
Giriş Yap Kayıt Ol
site logo
    • Akademiler
      • Yapay Zeka ve Veri icon Yapay Zeka ve Veri
      • Gömülü ve Donanım icon Gömülü ve Donanım
      • Programlama icon Programlama
      • Yabancı Dil (Yakında) icon Yabancı Dil (Yakında)
  • Anasayfa
  • Boostcamp
  • Kurs Paketleri
  • Başarıya Destek
Ders Programı Ders Programı
Sepetiniz Boş
Boş Bildirimler

ResNet: Sinir Ağlarının Derinlerine Yolculuk

Dr. Selim Temizer, PhD MIT tarafından oluşturuldu. Derin Öğrenme 29/11/2024
Paylaş

ResNet Nedir?


ResNet (Residual Network), derin öğrenme modellerinin daha derin ve karmaşık hale gelmesini sağlayan bir mimaridir. Klasik sinir ağları, katman sayısı arttıkça performans kaybederken, ResNet'in yenilikçi mimarisi sayesinde bu sorun ortadan kalkar. ResNet'in temel fikri, "residual" bağlantılar kullanarak derin ağların daha verimli çalışmasını sağlamaktır. Bu bağlantılar, her katmanın çıktısının bir sonraki katmana eklenmesiyle oluşur. Bu sayede, ağın daha derinleşmesi performans kaybına yol açmaz.


Düşük çözünürlüklü bir görüntüyü yüksek çözünürlüklü bir görüntüye dönüştürme görevi olan süper çözünürlüğü gerçekleştirmek için derin bir sinir ağını eğittiğinizi düşünün.



Ancak, ağı eğittikten sonra, üretilen görüntülerin giriş görüntülerinden daha da kötü olduğunu görebilirsiniz. Bu, derin ağları eğitirken sık karşılaşılan bir sorundur ve oldukça sinir bozucu olabilir.



ResNet'in çalışma prensibini anlamak için, biraz daha teknik detaylara inelim. Temelde, ResNet'in devrimsel yeniliği olan "residual" bağlantılar, ağın katmanlarını daha etkili bir şekilde eğitmesini sağlar. Bu bağlantılar, bir katmanın çıktısını, birkaç katman ileriye taşıyarak, orijinal girdiye ekler. Böylece, derin katmanlarda kaybolan bilgiyi geri kazanarak öğrenmeyi optimize eder.


Residual Bağlantılar ve Bloklar



Geleneksel derin sinir ağlarında, katman sayısı arttıkça performansın düşmesi ve "vanishing gradient" (kaybolan gradyan) problemi ortaya çıkar. Bu problem, gradyanların (ağ ağırlıklarını güncelleyen sinyallerin) ağın derinliklerinde kaybolmasına neden olur. ResNet, residual bağlantılar sayesinde bu sorunu çözer. Residual bağlantılar, girdinin doğrudan ileriye aktarılmasını sağlar ve böylece her katmanın, bir önceki katmanın hatalarını düzeltmesine yardımcı olur.


Residual bloklar, ResNet'in temel yapı taşlarıdır. Her blok, iki veya üç katman içerir ve bu katmanların çıktısı, giriş verisi ile toplanarak bir sonraki bloğa iletilir. Bu sayede, öğrenme süreci hızlanır ve ağ daha derinleştirilebilir.


Pratikte ResNet



ResNet'in bu yenilikçi yapısı, pratikte nasıl işler? Örneğin, bir ResNet-50 modeli, 50 katman içerir. Bu model, 224x224 piksel boyutundaki görüntüler üzerinde eğitildiğinde, her bir pikselin anlamını ve ilişkisini öğrenir. ResNet-50, her bir pikselin etrafındaki bağlamı analiz ederek, görüntülerin daha doğru bir şekilde sınıflandırılmasını sağlar.


Gerçek Hayattan Örnekler



Gelin, bu teknolojinin gerçek hayattaki kullanımına bir göz atalım. Örneğin, yüz tanıma sistemlerinde ResNet sıkça kullanılır. Bir düşünün, Facebook'ta bir fotoğraf yüklediğinizde, yüzlerin tanınması saniyeler içinde gerçekleşir. İşte bu mucizeyi gerçekleştiren ResNet'tir. Ayrıca, medikal görüntüleme alanında da ResNet'in başarısı tartışılmaz. MR ve röntgen görüntülerinin analizinde, hastalıkların erken teşhisi için kullanılır.


Eleştiriler


Her teknoloji gibi, ResNet'in de eleştirileri var. Birçok uzman, ResNet'in karmaşıklığının aşırı olduğunu ve her problemi çözmek için gereksiz yere kullanıldığını düşünüyor. Örneğin, "kedi mi köpek mi" sınıflandırması için ResNet kullanmak, Ferrari ile bakkala gitmek gibi bir şeydir. Basit görevler için daha hafif modeller tercih edilmelidir.


İstatistikler ve Kaynaklar



ResNet, 2015 yılında ImageNet yarışmasında %3.57 hata oranı ile birinci oldu. Bu, daha önceki yıllara göre büyük bir ilerlemeydi. Ayrıca, ResNet-50 gibi modeller, günlük kullanımda yaygın olarak tercih edilmektedir. Yapılan araştırmalar, ResNet-50'nin milyonlarca görüntü üzerinde eğitildiğinde %75'in üzerinde doğruluk oranına sahip olduğunu göstermektedir.


Sonuç


ResNet, derin öğrenme modellerinin evriminde büyük bir adım olmuştur. Görüntü tanıma ve sınıflandırma görevlerinde mükemmel performans gösteren bu model, adeta sinir ağlarının süper kahramanıdır. Ancak, her süper kahramanın bir zayıf noktası olduğu gibi, ResNet'in de karmaşıklığı ve aşırı kullanımı eleştirilmektedir. Yine de doğru uygulandığında, ResNet'in gücü tartışılmazdır.


Kaynaklar:



  1. He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. CVPR 2016.

  2. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC).

  3. ResearchGate: ResNet Üzerine Araştırmalar.

Yorumlar (0)

Dr. Selim Temizer, PhD MIT

Eğitmen
Bütün Yazıları

Kategoriler

Yapay Zeka Makine Öğrenimi Veri Bilimi Bilgisayar Programlama Genel Gömülü Sistemler Derin Öğrenme Bulut Oyun Geliştirme

Son Gönderiler

ResNet: Sinir Ağlarının Derinlerine Yolculuk

ResNet: Sinir Ağlarının Derinlerine ...

29/11/2024
Makine Öğrenimi Mülakat Soruları: Gerçek Hayat Senaryoları

Makine Öğrenimi Mülakat Soruları: ...

29/11/2024
Yapay Zeka Eğitiminde Temel Matematik: Her Şeyi Basitleştiren Rehber

Yapay Zeka Eğitiminde Temel Matematik: ...

25/02/2025
Yapay Zeka Destekli Veri Analitiği: Karar Verme Süreçlerini Dönüştürmek

Yapay Zeka Destekli Veri Analitiği: ...

26/11/2024
Prompt Engineering: Yapay Zeka ile Konuşmayı Öğrenmek

Prompt Engineering: Yapay Zeka ile ...

29/11/2024
Tümünü Görüntüle

Paylaş

Bu yayını başkalarıyla paylaşın

https://www.edu.acikatolye.com.tr/blog/ResNet-Sinir-Alarnn-Derinlerine-Yolculuk
telegram Telegram whatsapp Whatsapp facebook Facebook twitter X (Twitter)
Bugün bize katılın #En iyi fırsatları ve teklifleri e-postanıza göndereceğiz.
Hakkında

Dijital inovasyona ve deneyime odaklanan öğretim programlarımız, çocuklardan yetişkinlere, bireysel katılımcılardan kurumsal ekiplere kadar geniş bir yelpaze için özel olarak tasarlanmıştır.

Bağlantılar

- Giriş Yap

- Kayıt Ol

- Katalog

- Blog

Diğer Bağlantılar

- İletişim

- Sertifika Doğrulama

- Eğitmen Ol

- Şartlar & Kurallar

- Gizlilik Politikası

- Hakkımızda

Açık Atölye Anasayfa

footer logo
LinkedIn Instagram Facebook Twitter Youtube
Açık Atölye © Tüm hakları saklıdır.
+90 530 60 70 140
edu@acikatolye.com.tr

Başarınızı Destekliyoruz!

Başarınızı Destekliyoruz!

Bu program kapsamında %100, %75, %50 veya %25 oranında eğitim desteği sunarak, kariyerinizde ve kişisel gelişiminizde önemli bir adım atmanıza destek olmayı amaçlıyoruz.

Giriş Yap
Başvur

Gizliliğiniz Önemlidir!

İçerik ve reklamları kişiselleştirmek amacıyla sitelerimizde çerezler ve benzeri teknolojiler kullanılmaktadır. Aşağıda daha fazla ayrıntı bulabilir ve kişisel ayarlarınızı değiştirebilirsiniz. Kabul et butonuna veya sitelerimizdeki herhangi bir içeriğe tıklayarak bu çerezlerin ve benzer teknolojilerin kullanımını kabul etmiş olursunuz.

KVKK

Web sitelerimizden herhangi birini ziyaret ettiğinizde, tarayıcınızda çoğunlukla çerezler (cookies) şeklinde bilgi saklanabilir veya bu bilgiler alınabilir. Bu bilgiler sizinle, tercihlerinize veya cihazınıza dair olabilir ve genellikle sitenin beklentilerinize uygun şekilde çalışmasını sağlamak için kullanılır. Bu bilgiler genellikle sizi doğrudan tanımlamaz ancak size daha kişiselleştirilmiş bir web deneyimi sunabilir. Gizliliğinize saygı duyduğumuz için, bazı çerez türlerine izin vermemeyi tercih edebilirsiniz. Daha fazla bilgi edinmek ve tercihlerinizi yönetmek için farklı çerez kategorilerinin başlıklarına tıklayabilirsiniz. Ancak, bazı çerez türlerini engellemenin site deneyiminizi ve sunabileceğimiz hizmetleri etkileyebileceğini lütfen unutmayın.

  • Bu çerezler, internet sitemizin düzgün çalışması için gereklidir ve sistemlerimizde devre dışı bırakılamaz. Genellikle, gizlilik tercihlerinizi belirlemek, giriş yapmak, formları doldurmak gibi sizin tarafınızdan yapılan bir hizmet talebi kapsamında ayarlanırlar ya da talep ettiğiniz bir hizmeti sağlamak için zorunludurlar. Bu çerezleri devre dışı bırakamazsınız. Ancak, tarayıcınızdan bu çerezleri engellemeyi veya bunlar hakkında uyarı almayı seçebilirsiniz. Ancak bunu yaparsanız, sitenin bazı bölümleri düzgün çalışmayabilir. Bu çerezler, kişisel olarak tanımlanabilir hiçbir bilgi saklamaz.
  • Bu çerezler, ziyaretleri ve trafik kaynaklarını saymamıza olanak tanır, böylece sitemizin performansını ölçebilir ve iyileştirebiliriz. Hangi sayfaların en popüler veya en az popüler olduğunu ve ziyaretçilerin site içinde nasıl hareket ettiğini anlamamıza yardımcı olarak deneyiminizi optimize etmemize olanak sağlar. Bu çerezlerin topladığı tüm bilgiler toplu halde işlenir ve bu nedenle anonimdir. Bu çerezlere izin vermezseniz, verilerinizi bu şekilde kullanarak site performansını iyileştiremeyiz.
  • Bu çerezler, internet sitesinin gelişmiş işlevler ve kişiselleştirme seçenekleri sunmasını sağlar. Bu çerezler, bizim tarafımızdan veya sayfalarımıza eklediğimiz üçüncü taraf sağlayıcıların hizmetleri tarafından ayarlanabilir. Bu çerezlere izin vermezseniz, bu hizmetlerin bazıları veya tamamı düzgün çalışmayabilir.
  • Bu çerezler, reklam ortaklarımız tarafından sitemiz aracılığıyla ayarlanabilir. Bu çerezler, ilgi alanlarınızın bir profilini oluşturmak ve diğer sitelerde size daha alakalı reklamlar göstermek için kullanılabilir. Bu çerezler doğrudan kişisel bilgilerinizi saklamaz, ancak tarayıcınızı ve internet cihazınızı benzersiz şekilde tanımlamaya dayanır. Bu çerezlere izin vermezseniz, daha az hedeflenmiş reklamlar görürsünüz.

    Başarınızı Destekliyoruz!

    Başarınızı Destekliyoruz!

    Bu program kapsamında %100, %75, %50 veya %25 oranında eğitim desteği sunarak, kariyerinizde ve kişisel gelişiminizde önemli bir adım atmanıza destek olmayı amaçlıyoruz.

    Giriş Yap
    Başvur