ÖRTÜŞME VE DEFORME DURUMLARINDA KAPSÜL AĞ İLE EVRİŞİMSEL SİNİR AĞ SINIFLAMA PERFORMANSLARININ KARŞILAŞTIRILMASI

Evrişimsel sinir ağı (ESA) ve Kapsül Ağ (KA) önemli derin öğrenme mimarileridir. Bu makalede, ESA ve KA mimarilerinin Mnist ve Fashion mnist veri kümelerindeki örtüşme ve deformasyon durumlarında sınıflama doğrulukları incelenmiştir. Bu veri kümelerinin her bir test verisi, rastgele alınan 7x7 lik blokların iki, üç ve dört tanesinin kendi aralarından yer değişmesiyle deforme edilmiştir. Bunun yanında veri kümelerine ait farklı sınıftaki veriler birbirilerini kısmi olarak örtecek şekilde test veri kümeleri oluşturulmuştur. Yapılan deneysel sonuçlarda deformasyon durumunda ESA’nın sınıflama doğruluğunun Mnist veri kümesi için %5 ila 13.5, Fashion mnist için %7.1 ila %25.4 oranında azaldığı, KA da ise Mnist veri kümesi için %31 ila %43, Fashion mnist için %34.7 ila %53.2 oranında azaldığı gözlemlenmiştir. Bu durum ESA mimarisinin, deforme edilmiş test kümelerinde KA’ ya göre yüksek doğrulukta sınıflama yaptığı gösterilmiştir. Bunun yanında KA’ nın deforme edilen sahte verilere karşı duyarlılığı ve sınıflama başarımına tepkisi ESA’ya göre daha doğru olduğu görülmüştür. Deforme durumlarının önemsenmediği uygulamalarda ESA’nın, deforme durumuna hassasiyet gösterecek güvenlik uygulamalarında KA kullanılması sonucuna varılmıştır. Örtüşme durumlarında ise ESA’nın sınıflama doğruluğu Mnist için %63, Fashion Mnist için % 58, KA ise doğruluk oranı Mnist için %88, Fashion Mnist için %81 olarak elde edilmiştir. Bu durum örtüşme durumlarında KA’ nın ESA’ya göre daha yüksek sınıflama doğruluğuna ulaştığı gözlemlenmiştir.