Teorijska analiza stabilnosti konvolucijskih neuronskih mreža

master's thesis

• Title (english): Theoretical Analysis of the Stability of Convolutional Neural Networks
• Author: Petar Matišić
• Mentor: Petra Grd (mentor); MBZ: 318742
• Committee member: Igor Tomičić (član povjerenstva); MBZ: 306061
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Organization and Informatics; (Department of Computing and Technology); Varaždin
• Defense date and country: 2024-09-19, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: SOCIAL SCIENCES; Information and Communication Sciences; Organization and Informatics

Abstract

Ovaj diplomski rad fokusira se na teorijsku analizu stabilnosti konvolucijskih neuronskih mreža (CNN) s posebnim naglaskom na njihove reakcije na ulazne promjene. Stabilnost CNN-a od suštinskog je značaja za njihovu pouzdanost u praktičnim primjenama. Rad započinje pregledom osnovnih komponenti CNN-a, uključujući arhitekturu i funkcioniranje konvolucijskih slojeva. Slijedi definiranje stabilnosti i robusnosti CNN-a, uz analizu matematičkih osnova stabilnosti kroz Lipschitzove konstante i srodne metrike. Istražuju se različite vrste ulaznih promjena te njihov utjecaj na performanse mreža. Metodološki pristup kombinira matematičke modele s eksperimentalnim metodama za procjenu stabilnosti i robusnosti. U empirijskom dijelu rada koristi se EfficientNet model za prepoznavanje dobi i spola na skupovima podataka IMDB i Wiki. Modeli se treniraju i evaluiraju kako bi se analizirale njihove performanse, stabilnost i robusnost. Rezultati uključuju detaljnu statističku analizu predikcija i performansi, kao i analizu međukoraka u procesu treniranja. Zaključci rada pružaju sveobuhvatan uvid u teorijske i empirijske analize, identificiraju ključne doprinose te predlažu smjernice za buduća istraživanja u ovom području.

• Keywords: konvolucijske neuronske mreže; duboko učenje; stabilnost neuronskih mreža
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:211:535316
• Study programme: Title: Information and Programming Engineering; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: magistar/magistra informatike (magistar/magistra informatike)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Open access
• Created on: 2024-09-23 04:27:29