Aktivasyon katman nedir?
Aktivasyon Fonksiyonu: Nörona gelen bilginin bir sonraki nörona iletilip iletilmeyeceğine karar veren birimdir. İleri beslemeli Ağ: Giriş katmanından alınan veriler sırası ile gizli katman ve çıkış katmanına iletildiği süreçtir.
Epoch sayısı nedir?
Eğitim Tur (Epoch) Sayısı Daha sonra yeni eğitim kümesi ile model tekrar eğitilip ağırlıklar tekrar güncellenir. Bu işlem her bir eğitim adımında tekrarlanarak model için en uygun ağırlık değerleri hesaplanmaya çalışılır. Bu eğitim adımlarının her birine "epoch" denilmektedir.
YSA aktivasyon fonksiyonu nedir?
Aktivasyon fonksiyonları nöronların toplam fonksiyonunda üretilen çıktıların nasıl bir değişimden geçmesi gerektiğini belirler. Genellikle yapay sinir ağı (YSA) modellerimizde kullandığımız aktivasyon fonksiyonları lineer(doğrusal) olamayan fonksiyonlardır.
ReLU ne işe yarar?
ReLU Fonksiyonu: Doğrultulmuş lineer birim (rectified linear unit- RELU) doğrusal olmayan bir fonksiyondur. ReLU fonksiyonu negatif girdiler için 0 değerini alırken, x pozitif girdiler için x değerini almaktadır.
Veri artırma nedir?
Elimizde bulunan verileri, çeşitli tekniklerle değiştirerek yeni ve sentetik veri oluşturma işlemine veri artırımı (data augmentation) denir.
Flatten katmanı nedir?
Flattening Layer Bu katmanın görevi basitçe, son ve en önemli katman olan Fully Connected Layer'ın girişindeki verileri hazırlamaktır. Genel olarak, sinir ağları, giriş verilerini tek boyutlu bir diziden alır.
Aktivasyon fonksiyonları nelerdir?
Aktivasyon fonksiyonu burada y değerini kontrol etmek için yani bir nöronun aktif olup olmayacağına karar vermek için kullanılmaktadır. Aktivasyon fonksiyonları, bu yönüyle derin sinir ağları için önemli bir özelliktir.
Aktivasyon fonksiyonuna neden ihtiyaç duyarız?
Aktivasyon Fonksiyonuna Neden İhtiyaç Duyarız? Yapay sinir ağlarına doğrusal olmayan gerçek dünya özelliklerini tanıtmak için aktivasyon fonksiyonuna ihtiyaç duyarız.
ReLU katmanı nedir?
ReLU. ReLU (Rectified Linear Unit) f(x) = max(0,x) şeklinde çalışan doğrusal olmayan bir fonksiyondur. Örnek vermek gerekirse -25 değerini alan bir ReLU fonksiyonu çıktı olarak 0'ı, 25 değerini alan bir fonksiyon ise 25'i verir. Ana amacı negatif değerlerden kurtulmak olan ReLU CNN'lerde oldukça önemli bir konumdadır.