Search

Son yıllarda derin öğrenme mimarilerinin sınıflama ve tahmin üzerine yüksek başarımlara sahip olması bu alanlara ilgiyi artırmıştır. Özellikle medikal alanlarda hastalık tanısında bilgisayar tabanlı karar destek sistemlerinin yaygınlaşması ile veri setlerinin önemi ve paylaşılması da ön plana çıkmıştır. Ancak oluşturulan veri setlerinin derin mimariler için yeterli veri sayısına sahip olmaması sınıflama performansı açısından sorun olabilmektedir. Veri miktarının artırılması ise çoğu zaman maliyetli, zaman alıcı ve ilgili uzmanın her zaman bulunamaması sebebiyle mümkün olamamaktadır. Bahsedilen durumlar veri çoğullama yöntemlerinin devreye girmesini ve bu alana yönelmeyi gerektirmiştir. Bu çalışmada Dalgacık aktivasyon fonksiyonlu Aşırı Öğrenme Makinası Oto Kodlayıcı (D-AÖM-OK) tabanlı veri artırma yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntem dünyadaki kanser oranının en büyük yüzdesini içeren akciğer kanser sınıflaması üzerinde test edilmiştir. Çoğullanan eğitim veri seti GoogLeNet mimarisine giriş olarak uygulanmıştır. D-AÖM-OK’ın performansı çoğullanmamış ve geleneksel çoğullama yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntem çoğullanmamış duruma kıyasla %11,12, klasik yöntemlerle çoğullanmış veri setine göre ise %2,55 oranında daha yüksek başarım göstermektedir.