Yatay Sinir Ağı (Sınıflandırma)
Convolutional Neural Network for Classification · Ayrıca şöyle bilinir: CNN (Evrişimli Sinir Ağı — Sınıflandırma), CNN classification, ConvNet, convolutional network classifier
Yatay Sinir Ağı (CNN), LeCun ve meslektaşları tarafından 1998 yılında geliştirilen, görüntüleri ve yapılandırılmış verileri sınıflandırmak için doğrudan yerel örüntüleri öğrenen bir derin öğrenme modelidir. Evrişimsel filtre yığınları giderek daha soyut özellikler keşfeder, böylece manuel özellik mühendisliği büyük ölçüde azaltılabilir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Etiketlenmiş büyük bir veri kümeniz olduğunda — kabaca 1000 veya daha fazla gözlem — ve modelin özellikleri elle mühendislik yapmak yerine otomatik olarak öğrenmesini istediğinizde, görüntüleri ve yapılandırılmış ızgara benzeri verileri sınıflandırmak veya tahmin etmek için bir CNN kullanın. Normal dağılmış veriler gerektirmez ve sürekli ve kategorik girdileri işler. Yaklaşık 500 gözlemin altında ağ aşırı uyar ve Rastgele Orman daha güvenlidir; yaklaşık 200'ün altında evrişimsel filtreler anlamlı örüntüler öğrenemez ve SVM tercih edilir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Manuel özellik mühendisliği ihtiyacını büyük ölçüde azaltarak yerel örüntüleri otomatik olarak öğrenir.
- Ağırlık paylaşımı, bir örüntüyü göründüğü her yerde tanır ve parametre sayısını yönetilebilir tutar.
- Basit kenarlardan soyut kavramlara kadar bir özellik hiyerarşisi oluşturur, görüntüler için çok uygundur.
- Varsayım hafif: normalite gereksinimi yoktur ve sürekli ve kategorik girdileri kabul eder.
- Büyük etiketli görüntü ve ızgara yapılı sınıflandırma görevlerinde son teknoloji doğruluğu.
- Güvenilir bir şekilde eğitmek için büyük bir etiketli veri kümesi (yaklaşık 1000+ gözlem) gerektirir.
- Küçük örneklerde (n yaklaşık 500'ün altında) ağ aşırı uyar ve sınıflandırma performansı düşer.
- Yaklaşık 200 gözlemin altında evrişimsel filtreler anlamlı örüntüler öğrenemez.
- Eğitimi hesaplama açısından yoğundur ve öğrenilen temsilin yorumlanması zordur.
SSS
Bir CNN ne kadar veriye ihtiyaç duyar?
CNN'ler veriye açtır; kabaca bir alt sınır yaklaşık 1000 etiketli gözlemdir. Yaklaşık 500'ün altında aşırı uyma eğilimindedirler ve yaklaşık 200'ün altında filtreler anlamlı örüntüler öğrenemez — bu durumlarda Rastgele Orman veya SVM daha güvenli seçimlerdir.
Neden düz bir sinir ağı yerine evrişim?
Evrişim, aynı küçük filtreyi girdinin tüm konumlarında paylaşır, böylece bir örüntü göründüğü her yerde tespit edilir ve parametre sayısı düşük kalır. Tam bağlı bir ağın çok daha fazla ağırlığa ihtiyacı olurdu ve verinin uzamsal yapısından yararlanamazdı.
Havuzlama ne yapar?
Havuzlama, yerel komşulukları özetleyerek özellik haritalarını aşağı örnekler, bu da uzamsal boyutu azaltır, küçük kaymalara karşı sağlamlık katar ve daha derin katmanların daha geniş bir alıcı alan üzerinde daha soyut özellikler oluşturmasını sağlar.
Bir CNN'ye güvenmeden önce neyi kontrol etmeliyim?
Yeterince büyük bir etiketli veri kümeniz olduğundan emin olun, girdileri normalleştirin, uygun bir eğitim/doğrulama/test bölümü ayarlayın, herhangi bir sınıf dengesizliğini giderin ve yalnızca doğruluk yerine kesinlik, geri çağırma, F1 ve bir karışıklık matrisi ile değerlendirin.
Kaynaklar
- LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y. & Haffner, P. (1998). Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Proceedings of the IEEE, 86(11), 2278–2324. DOI: 10.1109/5.726791 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 1). Convolutional Neural Network for Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/deep-learning/cnn-classification
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Otomatik kodlayıcıDerin öğrenme↔ karşılaştır
- Rastgele OrmanMakine öğrenmesi↔ karşılaştır
- Destek Vektör Makinesi (Sınıflandırma)Makine öğrenmesi↔ karşılaştır
- Transformer (Doğal Dil İşleme)Derin öğrenme↔ karşılaştır