Derin Ogrenme modellerinde Oxellik gikarma katmaninde hangi jelemler yapilir? (What operations are performed it Veri etiketleme [Data labeling Verion isleme [Data preprocessing] Simflandirma, regresyon [Classification, regression) Geriyaylhm, optimizasyon [Backpropagation optimization] Evrisim, aktivasyon, alt ornekleme [Convolution.activation, sub-sampling) Bu soruyu bos birakmak istiyorum

Question

Derin Ogrenme modellerinde Oxellik gikarma katmaninde hangi jelemler yapilir? (What operations are performed it Veri etiketleme [Data labeling Verion isleme [Data preprocessing] Simflandirma, regresyon [Classification, regression) Geriyaylhm, optimizasyon [Backpropagation optimization] Evrisim, aktivasyon, alt ornekleme [Convolution.activation, sub-sampling) Bu soruyu bos birakmak istiyorum

Answer 1

Derin Öğrenme modellerinde, Oxellik gikarma katmanında (Pooling Layer) genellikle iki ana işlem yapılır:1. **Alt Örnekleme (Sub-sampling)**: Bu işlem, giren bir imajın boyutunu azaltarak hesaplama maliyetini düşürür ve overfitting riskini azaltır. Alt örnekleme yöntemleri arasında Max Pooling ve Average Pooling bulunur.2. **Aktivasyon Fonksiyonları**: Bu fonksiyonlar, katmandaki her bir pikselin çıkışını hesaplamak için kullanılır. Örneğin, ReLU (Rectified Linear Unit) ve tanh gibi aktivasyon fonksiyonları sıkça kullanılır.Bu katmanlar, derin öğrenme modellerinin yapısını ve performansını artırmada önemli bir rol oynar.

Soru

Çözüm

Cevap