Makalemizde, evrişimli sinir ağlarının (CNN’ler) sıfırdan eğitimi ve önceden eğitilmiş modellerin kullanımı arasındaki farkları ve hangi durumlarda hangi yaklaşımın daha uygun olduğunu ele alacağız. CNN’leri sıfırdan eğitmek, spesifik bir görev için en uygun modeli oluşturma konusunda esneklik sağlarken; önceden eğitilmiş modeller, yeni bir veri seti üzerinde çalışırken zaman ve hesaplama gücü açısından avantaj sağlar. Ancak, hangi yaklaşımın kullanılacağı veri setinin boyutuna, amaçlanan göreve, hesaplama gücüne ve zaman kısıtlamalarına bağlıdır. Yazımızda ayrıca, önceden eğitilmiş modellerin feature extraction ve fine-tuning yöntemlerinin farklılıkları ve ne zaman kullanılması gerektiği hakkında bilgi vereceğiz.
Sıfırdan Eğitim
Sıfırdan eğitim, evrişimli sinir ağlarını belirli bir görev için özelleştirebileceğiniz esnek bir yaklaşımdır. Bu yöntem verileri hazırlamayı, modeli tasarlamayı ve verileri modellemeyi içerir. Verilerin elde edilmesi, işlenmesi ve etiketlenmesi, sürecin önemli bir parçasıdır. Verilerin hazırlanması, modele uygun hale getirilmesi için veri setindeki boşlukları en aza indirir. Model tasarlama, modele katman eklemenin, aktivasyon fonksiyonlarının belirlenmesinin, kayıp ve optimizasyon fonksiyonlarının seçilmesinin yanı sıra, modele verileri besleme şeklinin belirlenmesini içerir. Verileri modelleme sürecinde modelin algoritması, veri kümesi ve hiperparametreler belirlenir. Sıfırdan eğitim, belirli bir göreve uygun bir model oluşturma konusunda en esnek yaklaşımdır.
Önceden Eğitilmiş Modeller
Önceden eğitilmiş modeller, evrişimli sinir ağlarının temel bir modele dayalı olarak geniş bir veri kümesinde eğitildiği modellerdir. Bu yaklaşım, yeni bir görev için özelleştirilmeden önce hazır bir model sağlar ve böylece zamandan ve hesaplama gücünden tasarruf sağlar.
Bununla birlikte, herhangi bir veri seti için tek bir önceden eğitilmiş model bulunmaz. Oluşturmak için kullanıcının belirli bir veri setine göre uygun bir önceden eğitilmiş model seçmesi gereklidir. Bu seçim, sonuçları etkileyebilecek birçok faktöre bağlıdır, bu nedenle seçim yapmak için dikkatli bir çaba sarf edilmelidir.
Özetle, önceden eğitilmiş modeller, zaman ve işlem gücünden tasarruf sağlarken, özelleştirilmelidir ve doğru seçim yapılmalıdır, bu seçim sonuçları etkileyecektir.
Önceden Eğitilmiş Modellerin Featue Extraction ve Fine-Tuning
featue extraction ve fine-tuning olarak iki şekilde gerçekleştirilebilir. Featue extraction, önceden eğitilmiş bir modelin veri setine sunulması ve son katmanının kaldırılması ve sınıflandırma amacı için ek katmanların eklenmesi işlemidir. Bu yöntemde, modelin önceden öğrendiği özellikler, yeni veri kümesi üzerinde kullanılır ve son katman eklenerek yeni veri kümesine uyum sağlar. Fine-tuning, önceden eğitilmiş bir modelin son katmanının kaldırılması ve veri setine özgü katmanların eklenmesinin ardından tüm modelin eğitildiği işlemdir. Bu yaklaşım, önceden eğitilmiş modelin tüm özelliklerinin kullanılmasını ve veri seti üzerinde yürütülen ekstra eğitim sayesinde yeni veri kümesine uyum sağlamasını sağlar. Hangi yöntemin kullanılacağı veri setinin boyutuna, amaçlanan göreve ve veri setindeki özelliklere bağlıdır.
featue extraction
Önceden eğitilmiş bir modelin veri setine sunulması ve son katmanının kaldırılması ve sınıflandırma amacı için ek katmanların eklenmesi işlemine featue extraction denir. Bu yöntem, önceden eğitilmiş modelin özellik çıkarımı yapmasına ve yeni veri setinin de benzer özelliklere sahip olması durumunda, bu modellerin iyi sonuçlar vermesine olanak tanır. Bu yöntem, daha küçük veri setleri üzerinde çalışırken özellikle kullanışlıdır.
ve
Önceden eğitilmiş modeller, gerekli esnekliği sağlayan bir yaklaşımdır, ancak veri seti ve amacına bağlı olarak iki farklı yöntemle gerçekleştirilir.
Featue Extraction: Bu yöntemde, önceden eğitilmiş model, veri setine sunulur ve son katmanı kaldırılır. Ardından, sınıflandırma amacı için yeni katmanlar eklenir. Özelliklerin çıkarılması için kullanılır ve modelin eğitilmesi, eklenen katmanlarla sınırlıdır.
| Pros | Cons |
|---|---|
| Veri seti boyutuna, hesaplama gücü ve zaman kısıtlarına göre ayarlanabilir. | Klasifikasyon hataları ile sonuçlanabilir. |
| Daha hızlı ve hesaplamaya daha az yoğun. | Veri seti boyutundaki değişiklikler performansı etkiler. |
| Model daha az kalibre edilir, ancak daha az sayıda veriye ihtiyaç duyar. | Önceden eğitilmiş model sınırlı bir seçenektir. |
Fine-Tuning: Bu yöntemde, son katman kaldırılır ve veri setine özgü yeni katmanlar eklenir. Bu, önceden eğitilmiş bir modelin tümünün tekrar eğitilmesi anlamına gelir. Bu yöntem, sınıflandırma doğruluğunu artırırken, daha az sayıda klasifikasyon hatalarına neden olabilir.
| Pros | Cons |
|---|---|
| Daha yüksek sınıflandırma doğruluğu sağlar. | Daha fazla hesaplama gücü ve zaman gerektirir. |
| Verileri daha iyi modele uygun hale getirir. | Veri seti boyutunda değişiklikler performansı etkiler. |
| Genel olarak daha iyi sonuçlar verir. | Daha fazla sayıda veriye ihtiyaç duyar. |
Kısacası, feature extraction, önceden eğitilmiş bir modeli esnek bir şekilde kullanmayı sağlar, while fine-tuning, verileri daha spesifik bir modele uygun hale getirir. Hangi yöntemin daha uygun olduğu, veri setinin boyutuna, amaçlanan göreve, hesaplama gücüne, zaman kısıtlamalarına bağlıdır.
fine-tuning
Fine-tuning, önceden eğitilmiş bir modelin son katmanındaki sınıflandırıcıyı kaldırma ve veri setine özgü katmanların eklenmesiyle gerçekleştirilir. Bu yöntem, önceden eğitilmiş bir modelin veri setindeki görevi en iyi şekilde yerine getirmesi için özelleştirmeye olanak tanır. Fine-tuning genellikle daha az hesaplama gücü gerektirir ve daha az veriye ihtiyaç duyar. Bu nedenle, veri küçükse ve önceden eğitilmiş model benzer bir görevi yerine getiriyorsa fine-tuning kullanılabilir. Ancak, veri seti önceden eğitilmiş modele benzer değilse ve görevi farklıysa, modeli sıfırdan eğitmek daha uygun olabilir.
olarak iki şekilde gerçekleştirilebilir. Bu alt başlıkta bu iki yöntemin farklılıkları ve ne zaman kullanılması gerektiği tartışılacak.
Önceden eğitilmiş modellerin kullanımı, featue extraction ve fine-tuning olarak iki şekilde gerçekleştirilebilir. Featue extraction, önceden eğitilmiş bir modelin veri setine sunulması ve son katmanının kaldırılması ve sınıflandırma amacı için ek katmanların eklenmesi işlemidir. Bu yöntem, dahili özelliklerin çıkarılmasını ve algoritmanın daha önce eğitilmiş geniş bir veri kümesinde öğrendiği şeyleri kullanmasını sağlar. Fine-tuning ise önceden eğitilmiş bir modelin son katmanının kaldırılması ve veri setine özgü katmanların eklenmesinin ardından tüm modelin eğitildiği işlemdir. Bu yöntem, modelin başka bir veri kümesinden öğrendiği bilgileri, yeni bir veri kümesine uygulama sürecini içerir. Hangi yöntemin kullanılacağı, veri setinin boyutuna, amaçlanan göreve, hesaplama gücüne ve zaman kısıtlamalarına bağlıdır.
Featue Extraction
Featue extraction yöntemi, önceden eğitilmiş bir modelin veri setine sunulmasını ve son katmanının çıkarılmasını içerir. Bu katman genellikle sınıflandırma işlevini yerine getirir, bu nedenle kaldırıldığında, modele ara katmanlarda bulunan verileri ve desenleri görmesi için fırsat tanınır. Modelin son katmanı, veri setine özgü yeni katmanlarla değiştirilir ve bu yeni katmanlar sınıflandırma görevleri için eğitilir. Bu yaklaşım, özellikle sınırlı sayıda veri seti ile çalışırken iyi bir performans gösterir. Veri setiniz belirli bir görev veya sınıflandırma problemiyle iyi tanımlanmışsa, feature extraction yöntemi tercih edilmelidir.
Featue extraction
Featue extraction, önceden eğitilmiş bir modele verilerin sunulması ve son katmanının kaldırılması ve sınıflandırma amacı için ek katmanların eklenmesi işlemini içerir. Bu yöntem, önceden eğitilmiş bir modelin daha spesifik bir görev için uyarlanabileceği anlamına gelir. Örneğin, bir önceden eğitilmiş model, görüntü sınıflandırması yapmak için eğitilmiş olabilir ve bu model, nesne tespiti yapmak için de kullanılabilir. Bu yöntemin avantajı, yeni bir model inşa etmeden önce büyük bir veri kümesinde eğitilmiş bir modelin kullanılabilmesidir. Ancak, özellikle veri setleri farklıysa, bu yöntemin sınırlamaları da vardır ve bazen modeli tamamen yeniden eğitmek gerekir.
, önceden eğitilmiş bir modelin veri setine sunulması ve son katmanının kaldırılması ve sınıflandırma amacı için ek katmanların eklenmesi işlemidir.
Featue extraction, önceden eğitilmiş bir modelin veri setine sunulması ve son katmanının kaldırılması ve sınıflandırma amacı için ek katmanların eklenmesi işlemidir. Bu yöntem, özellik çıkarımı yapmak için daha az veriyle çalışmanın avantajını sağlar. Örnek vermek gerekirse, bir önceden eğitilmiş modelle açıklayıcı görüntü özellikleri öğrenirsiniz. Ardından, eğitim verilerindeki bu özellikleri kullanarak, bu özelliklerin sınıflandırılması için daha küçük bir sinir ağı oluşturulabilir. Bu yöntem, sınırlı veri setlerinde iyi sonuçlar verir ve eğitim süresini de kısaltır.
Fine-Tuning
Fine-tuning, önceden eğitilmiş bir modelin son katmanının kaldırılması ve veri setine özgü katmanların eklenmesinin ardından tüm modelin eğitildiği işlemdir. Bu yöntemde, önceden eğitilmiş bir model, özgün bir veri kümesindeki belirli bir görev için uyarlanır. Bu, sıfırdan bir model ve önceden eğitilmiş bir model arasındaki en iyi seçimdir. Fine-tuning modeli, önceden eğitilmiş modelin temel özelliklerini kullanarak, özgün bir veri kümesinde işe yarayan özellikleri özelleştirmektedir. Fine-tuning, küçük veri kümelerinde çalışmak için idealdir.
Fine-tuning
Fine-Tuning
Önceden eğitilmiş bir modelin son katmanının kaldırılması ve veri setine özgü katmanların eklenmesinin ardından tüm modelin eğitildiği işlem fine-tuning olarak adlandırılır. Özellikle benzer görevler için önceden eğitilmiş bir model kullanma avantajı: veri kümesi boyutundan bağımsız olarak yüksek başarı oranları elde etmenizi sağlar. Ancak, bu yaklaşım özelleştirme ihtiyacı olduğunda biraz karmaşık olabilir, çünkü önceden eğitilmiş modeller büyük veri kümelerinde eğitildikleri için bazen yetersiz olabilirler ve bunların üzerine eklemeler yapmak için uğraşmanız gerekebilir.
, önceden eğitilmiş bir modelin son katmanının kaldırılması ve veri setine özgü katmanlar eklenmesinin ardından tüm modelin eğitildiği işlemdir.
Önceden eğitilmiş bir modelin kullanılmasında fine-tuning, son katmanın kaldırılması ve veri setine özgü katmanların eklenmesinin ardından tüm modelin eğitilmesini içerir. Bu yöntem, veri setinin büyüklüğüne ve spesifik amaçlara bağlı olarak kullanılabilir. Fine-tuning, başka bir veri kümesinde önceden eğitilmiş modelin performansını artırmak için kullanılabilir. Bu yöntemde, az sayıda veri çıkış sınıfı içeren bir veri seti, önceden eğitilmiş bir modelle kullanılabilir. Fine-tuning’in dezavantajı, eğitin süresinin uzun olmasıdır.
Hangi Yaklaşımın Daha Uygun Olduğu
CNN’leri sıfırdan eğitmek ve önceden eğitilmiş modellerin kullanımı arasında hangi yöntemin daha uygun olduğu, veri setinin boyutuna, amaçlanan göreve, hesaplama gücüne ve zaman kısıtlamalarına bağlıdır. Veri kümeniz büyük ve spesifik bir task için en uygun modeli oluşturmak istiyorsanız, sıfırdan eğitim yöntemi daha uygundur. Ancak veri kümeniz küçük ve kaynaklarınız sınırlıysa, önceden eğitilmiş modellerin kullanımı hem zaman hem de hesaplama gücü açısından avantaj sağlar.
Önceden eğitilmiş modellerin featue extraction ve fine-tuning kullanımı da seçim yapılırken dikkate alınmalıdır. Featue extraction, sınıflandırma için ek katmanlar eklenen önceden eğitilmiş bir model kullanılırken, fine-tuning, önceden eğitilmiş bir modelin son katmanının kaldırılması ve veri setine özgü katmanların eklenmesini içerir. Hangi yöntemin kullanılması gerektiği yine veri setinin özelliklerine ve amaçlanan göreve bağlıdır.
Sonuç
Özetle, CNN’leri sıfırdan eğitmek ve önceden eğitilmiş modelleri kullanmak arasında tercih yaparken veri setinizin boyutuna, gereksinimlerinize ve kaynaklarınıza dikkat etmek önemlidir. Sıfırdan eğitim, verileriniz için özel bir model oluşturmanız gerektiğinde en uygun seçim olabilirken, önceden eğitilmiş modeller zaman ve hesaplama gücünden tasarruf etmenize yardımcı olabilir. Ayrıca, önceden eğitilmiş modellerin feature extraction ve fine-tuning yöntemleri farklı durumlarda kullanılabilir. Bu makalede sıfırdan eğitim ve önceden eğitilmiş modeller arasındaki farkları, avantajları ve dezavantajları tartıştık. Umarız bu bilgiler, hangi yaklaşımın sizin için daha uygun olduğunu belirlemenize yardımcı olur.
