--- title: NASNet slug: nasnet-8fc7b url: /detay/nasnet-8fc7b type: article language: Türkçe entity: primary: NASNet type: article disambiguation: NASNet: Otomatik mimari tasarımıyla yüksek performanslı derin öğrenme ağı. Görüntü sınıflandırma ve nesne tespiti için ideal. categories: - name: Bilişim Ve İletişim Teknolojileri slug: bilisim-ve-iletisim-teknolojileri url: /kategori/bilisim-ve-iletisim-teknolojileri - name: Yazılım Ve Yapay Zekâ slug: yazilim-ve-yapay-zeka url: /kategori/yazilim-ve-yapay-zeka tags: - NASNet - Görüntü Sınıflandırma - Sinir Ağı Mimarisi - Bilgisayarlı Görü - Derin öğrenme - CNN author: Kaan Gümele created_at: 2025-04-25T23:17:52.423738+03:00 updated_at: 2025-04-26T00:37:34.955312+03:00 image: https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/25/JQWdvwWQr99s9JtmAOhxiVCKJmdarl3V.png --- # NASNet ## KURE Information Cards ![nasnet_name.png](https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/25/j03MEUKQBiX1QYbZS6aLQZfnkYYohrtW.png) | Field | Value | |-------|-------| | Yıl(Tarih) | 2018-06-23 | | Temel Bileşen(ler) | Normal ve Azaltma Hücresi (Normal and Reduction Cell) | | Geliştirici(ler) | Google Brain | | Varyantlar | NASNet-C,NASNet-B,NASNet-A | | Model | NASNet | ## Article Content **NASNet (Neural Architecture Search Network)**, [derin sinir ağı](/tr/detay/derin-sinir-aglari-dcde8/llms.txt) mimarilerinin insan müdahalesi olmadan otomatik olarak tasarlanmasını sağlayan *Neural Architecture Search (NAS)* yaklaşımıyla oluşturulmuş bir [sinir ağı](/tr/detay/yapay-sinir-agi-2609b/llms.txt) ailesidir. Google Brain tarafından geliştirilen NASNet modelleri, geleneksel elle tasarlanmış mimarileri geride bırakan performanslara ulaşmıştır. Bu mimari, özellikle sınıflandırma ve nesne tespiti gibi [görsel görevlerde](/tr/detay/bilgisayarli-goru-467a0/llms.txt) yüksek doğruluk elde etmek üzere optimize edilmiştir. ### **Neural Architecture Search (NAS) Yaklaşımı** **Neural Architecture Search (NAS)**, [makine öğrenmesi](/tr/detay/makine-ogrenmesi-748491/llms.txt) algoritmalarının, belirli bir görev için en iyi sinir ağı yapısını otomatik olarak bulmasını amaçlayan bir yöntemdir. NASNet mimarisi, bu yaklaşımın başarılı bir uygulamasıdır. #### **Arama Uzayı (Search Space)** NASNet’te arama işlemi, doğrudan tüm ağı optimize etmek yerine, daha küçük yapı taşları olan *hücreler (cells)* üzerinde gerçekleştirilir. Bu yapı taşları daha sonra daha büyük bir model oluşturmak için birbirine bağlanır. - **Normal hücre (Normal cell):** Giriş verisini boyutu değiştirmeden işler. - **Azaltıcı hücre (Reduction cell):** Özellik haritasının boyutunu düşürür, böylece soyutlama seviyesi artar. #### **NASNet'in Optimizasyonu** Arama işlemi için genellikle **Reinforcement Learning (Pekiştirmeli Öğrenme)** veya **Evolutionary Algorithms (Evrimsel Algoritmalar)** kullanılır. NASNet mimarisi, arama işlemini düşük çözünürlüklü veri üzerinde gerçekleştirir ve elde edilen hücre yapıları, daha büyük ve yüksek çözünürlüklü modellere transfer edilir. ![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/04/25/0V1bU684IuONm3eiEpO09acK0kCIolAk.png) *CIFAR-10 ile tanımlanan B = 5 bloklu en iyi evrişimsel hücrelerin (NASNet-A) mimarisi (* NASNet mimarisinde, arama uzayında keşfedilen hücreler çok sayıda tekrar edilerek derin bir ağ mimarisi oluşturulur. ### **NASNet Mimarisinin Yapısı** NASNet modelleri, farklı boyutlarda ve işlem kaynaklarına uygun şekilde ölçeklenebilir. Bu da mimariyi hem mobil cihazlar hem de yüksek kapasiteli sunucular için uygun hale getirir. ### **NASNet-A , NASNet-B ve NASNet-C** - **NASNet-A:** En başarılı hücre mimarilerini içerir. Genellikle ImageNet gibi büyük veri kümeleri için kullanılır. - **NASNet-B:** **A** ve **C** varyantları arasında arada kalan ikinci en iyi hücredir. Performans ve verimlilik arasında bir denge kurar - **NASNet-C:** Daha düşük hesaplama maliyeti gerektiren durumlar için önerilir. #### **Transfer Edilebilirlik** NASNet'te keşfedilen hücreler, farklı veri kümelerine transfer edilebilir şekilde tasarlanmıştır. Örneğin, CIFAR-10 veri setinde aranan hücre yapıları, daha sonra [ImageNet](/tr/detay/nasnet-de91d/llms.txt) gibi büyük veri setlerine başarıyla uygulanabilir. ### **NASNet'in Avantajları** - **Performans:** ImageNet üzerinde, NASNet-A modeli %82.7 doğrulukla üst düzey performans göstermiştir. - **Otomasyon:** İnsan müdahalesi olmadan üstün mimari tasarımı. - **Uyarlanabilirlik:** Mobil ve bulut ortamlarına uyarlanabilir ölçeklenebilir yapı. ### **Kullanım Alanları** - Görüntü sınıflandırma - Nesne tespiti (özellikle COCO veri kümesi) - Segmentasyon - Otomatik mimari tasarımı için araştırma platformları ## Academic Sources and References 1. Elsken, Thomas, Jan Hendrik Metzen, ve Frank Hutter. “Neural Architecture Search: A Survey.” arXiv (Cornell University), Ocak 2018. https://doi.org/10.48550/arxiv.1808.05377.Zoph, Barret, Vijay Vasudevan, Jonathon Shlens, ve Quoc V. Le. “Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition.” In Proceedings of the 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Haziran 2018. https://doi.org/10.1109/cvpr.2018.00907. ## Related Articles - [Evrişimli Sinir Ağları](//detay/evrisimli-sinir-aglari-2/llms.txt) - [ResNet (Residual Network) ](//detay/resnet-residual-network-fb2d6/llms.txt) - [VGG 16 ](//detay/vgg-16-8316f/llms.txt) - [VGG19 ](//detay/vgg19-800d7/llms.txt) - [MobileNet ](//detay/mobilenet-482d2/llms.txt) - [DenseNet ](//detay/densenet-8bd5a/llms.txt)