Yüksek Lisans Adayı: Bilgin Aksoy
EABD: Modelleme ve Simülasyon
Tarih: 02.09.2019 / 10:00
Yer: A-212

Özet: Derin öğrenmenin, imge sınıflandırma gibi bilgisayarlı görü görevlerinde birçok başarılı uygulaması bulunmaktadır. Derin öğrenme ağları imge sınıflandırma problemlerinde insan başarımının üstünde başarım elde etmektedir. Her ne kadar sonuçlar derin sinir ağlarının imge sınıflandırma görevini çözmüş olduğunu ve pek çok uygulamada kullanılmasını sağladığını gösterse de son zamanlarda derin sinir ağlarının bazı özelliklerinin performanslarının düşmesine sebep olabileceğini göstermiştir. Girdi imgeye rastgel olmayan gürültü eklenmesiyle elde edilen çekişmeli imge/örnek adıda verilen imgelerin en başarılı ağlar tarafından bile yanlış sınıflandırmasına neden olduğu gösterilmiştir. Bu CAPTCHA gibi uygulamalarda sıkça kullanılmaktadır. Ancak çekişmeli süreçte elde edilen örnekler renkli gürültüler nedeniyle algısal kalite olarak düşük olabilmekte ve insanlar tarafından tanınmada sorunlar olabilmektedir. Bu tez çekişmeli örneklerin algısal kalitesini iyileştiren bir metot önermektedir. Önerilen metot literatürdeki saldırı tiplerinden bağımsız iyileştirme sağlamaktadır. Yapılan deneyler göstermektedir ki üretilen çekişmeli örneklerin Öklid uzaklığı azaltılabilmekteyken aynı zamanda çekişmeli örneğin başarımı korunabilmektedir. L 2 mesafesi %0.0315 ile %29.6 arasında ortalama olarak da %17.8 oranında azaltmaktadır.