Competing labels: A heuristic approach to pseudo-labeling in deep semi-supervised learning

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Uygulamalı Matematik Enstitüsü, Bilimsel Hesaplama Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: HAMDİ BURAK BAYRAK

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Şeyda Ertekin Bolelli

Eş Danışman: Hamdullah Yücel

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Yarı denetimli öğrenme, derin öğrenme modellerinin büyük miktarda etiketli veriye olan bağımlılığını azaltmada yoğun şekilde faydalanılan yaklaşımlardan biridir. Bu yaklaşımda çoğunlukla kullanılan metot sözde etiketlemedir. Ancak, sözde etiketleme, özellikle orjinal formu, atanan etiketler hatalı olduğu zaman, gürültülü eğitimden önemli bir ölçüde olumsuz etkilenmektedir. Bu problemin etkisini azaltmak için çalışmamızda, sinir ağına gönderilen gradyanı inceliyor ve yarışan etiketler metodunu öne sürüyoruz. Bu metotta kayıp fonksiyonunu ve sözde etiketleri, modelin aldığı gradyanın birden fazla eksi eleman içermesini sağlayacak şekilde seçiyoruz. Metodumuzu MNIST, Fashion-MNIST, ve KMNIST veri kümelerinde test ediyor ve sunduğumuz metodun orjinal çalışmadaki metoda kıyasla daha iyi bir genelleştirme performansına sahip olduğunu gösteriyoruz.