💫
Derin Öğrenme
  • 💫Derin Öğrenme Notları
  • 🚀English Version
  • 🦋Projeye Katkıda Bulunma
  • 💼Kullanışlı Araçlar
  • 💎Yapay Sinir Ağları Kavramları
    • 🌱Giriş
    • 🔎Esas Problem
    • 👷‍♀️ Yapay Sinir Ağlarının Uygulanması Üzerine Notlar
    • 📚Yapay Sinir Ağlarının Kavramları
    • 💥Yapay Sinir Ağlarında Aktivasyon Fonksiyonları
    • 🎈NN Uygulama İp Uçları
    • 👩‍🔧 NN Düzenlileştirme (Regularization)
    • ✨Optimizasyon Algoritmaları
    • 🎨Softmax Regression
    • 🏃‍♀️ Tensorflow'a Hızlı Giriş
    • 👩‍💻 Yapay Sinir Ağlarıyla ilgili Pyhton Kod Parçaları
  • 🙋‍♀️ Yapay Sinir Ağları ile Derin Öğrenme'nin Hello World'u
    • 🌱Giriş
    • 🌐Tarayıcıda CNNler
  • 🚪Bilgisayar Görüşüne Giriş
    • 🌱Giriş
  • 🚩Evrişimli Sinir Ağları Kavramları
    • 🌱Giriş
    • 📌Evrişimli Sinir Ağları ile İlgili Genel Kavramlar
    • 🌟Evrişimli Sinir Ağları Gelişmiş Kavramları
    • 👀Evrişimli Sinir Ağlarının Görselleştirilmesi
    • 👵Klasik Evrişimli Sinir Ağları
    • ✨CNN'leri Kurmak İçin Diğer Yaklaşımlar
    • 🕸️CNN'lerin Popüler Uygulamaları
  • 👩‍💻 CNN'ler Üzerinde Kodlar ve Notlar
    • 🌱Giriş
  • 💄Derin Öğrenmenin Popüler Stratejileri
    • 🌱Giriş
    • 🚙Öğrenme Aktarması (Transfer Learning)
    • 📚Derin Öğrenmede Diğer Stratejiler
  • 🤡Resim Artırma (Image Augmentation)
    • 🌱Giriş
  • 🤸‍♀️ Uygulamalı Makine Öğrenmesi Üzerine Notlar
    • 🌱Giriş
    • 👩‍🔧 Makine Öğrenimi Projelerinin Yapılandırılması Üzerine Notlar
    • 👩‍🏫 Uygulama Talimatları
  • 🕵️‍♀️ Obje Algılama Temelleri
    • 🌱Giriş
    • ⭕Bölge Tabanlı (Region-Based) CNN'ler
    • 🤳SSD ve YOLO
    • 🤖TensorFlow Object Detection API
  • ➰Derin Öğrenmede Dizi Modelleri
    • 🌱Giriş
    • 📚Dizi Modellerinin Genel Kavramları
    • 🔄Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN)
    • 🌌RNN'deki Vanishing Gradients
    • 🌚Kelime Gösterimi
    • 💬NLP Hakkında Karışık Bilgiler
  • 📕Proje Sözlüğü
  • 📚Faydalı PDF'ler
  • 👀Hızlı Görsel Bilgiler
Powered by GitBook
On this page
  • ➰ Çoklu Görev Öğrenmesi (Multi-Task Learning)
  • 🤔 Ne zaman kullanılması pratiktir?
  • 👀 Görselleştirme
  • 🏴 End to End Deep Learning
  • ➕ Avantajlar:
  • ➖ Dezavantajlar:
  • 🚩 Kullanma Kararını Verme İçin Talimatlar
  • 🔃 End to End Learning vs Aktarma Öğrenmesi
  • 🌞 Yazının Aslı

Was this helpful?

Export as PDF
  1. Derin Öğrenmenin Popüler Stratejileri

Derin Öğrenmede Diğer Stratejiler

PreviousÖğrenme Aktarması (Transfer Learning)NextResim Artırma (Image Augmentation)

Last updated 4 years ago

Was this helpful?

➰ Çoklu Görev Öğrenmesi (Multi-Task Learning)

Kısaca: Bir NN'nin aynı anda birkaç şey yapmasını sağlamaya başlıyoruz ve sonra bu görevlerin her biri diğer tüm görevlere yardımcı oluyor 🚀

Başka bir deyişle: Diyelim ki 4 nesne sınıfını tespit etmek için bir algılayıcı kurmak istiyoruz, Her sınıf için 4 NN oluşturmak yerine, dört sınıfı tespit etmek için bir NN oluşturabiliriz 🤔 (Çıkış katmanı 4 birimlidir)

🤔 Ne zaman kullanılması pratiktir?

  • 🤳 Ortak alt seviye özelliklere sahip olmanın faydalarından yararlanabilecek görevlerle ilgili eğitim yapma durumunda

  • ⛱ Her görev için sahip olduğumuz veri miktarı oldukça benzer (bazen) ⛱

  • 🤗 Tüm görevlerde başarılı olmak için yeterince büyük bir NN eğitebilir (her görev için ayrı bir ağ kurmak yerine)

👓 Çoklu görev öğrenmesi, öğrenme aktarmasına göre daha az kullanılır

👀 Görselleştirme

🏴 End to End Deep Learning

  • Özetle, Çok sayıda işlem aşaması gerektiren bazı veri işleme sistemleri veya öğrenme sistemleri olduğundan,

  • End to end learning tüm bu çoklu aşamaları alabilir ve sadece tek bir NN ile değiştirebilir

👩‍🔧 Uzun lafın kısası: aynı NN ile büyük görevi alt küçük görevlere bölmek

➕ Avantajlar:

  • 🦸‍♀️ Verinin gücünü gösterir

  • ✨ İşleiyişin tasarımına daha az elle müdahele edilir

➖ Dezavantajlar:

  • 💔 Büyük miktarda veriye ihtiyaç olabilir

  • 🔎 Excludes potentially useful hand designed components

    • Çeviremedim 😢

🚩 Kullanma Kararını Verme İçin Talimatlar

Anahtar soru: x ile y arasında eşlemek için gereken karmaşıklığın bir fonksiyonunu öğrenmek için yeterli veriye sahip misin?

🔃 End to End Learning vs Aktarma Öğrenmesi

🌞 Yazının Aslı

💄
📚
Burada 🐾