CIFAR-100 veri setinden 5 sınıfın görüntüsü alınmıştır. Bu görüntülerin sınıflandırılması için test ve eğitim için ayrıldılar. Görüntülerin sınıflandırılması CNN ile yapılmıştır.

Kurulan CNN modelinin blok şeması aşağıdaki gibidir.

Tahmin sonuçlarından önce bir açıklama yapmalıyım. Bu çalışmada kullanılan beş sınıf rakamları ile sırasıyla:

• 23 = cloud
• 24 = cockroach
• 37 = house
• 40 = lamp
• 80 = squirrel

Test veri kümesi ile yapılan tahminlere göre elde edilen confusion matrix:

Çalışmada bu sınıflara yeni rakamlar verildi. Bu yeni rakamlar göre de kategorikleştirme yapıldı. Yeni rakamları ve kategorik halleri ile sınıflar şu şekilde oldu:

• 1= cloud - Kategorik hali= [1 0 0 0 0]
• 2= cockroach - Kategorik hali= [0 1 0 0 0]
• 3 = house - Kategorik hali= [0 0 1 0 0]
• 4 = lamp - Kategorik hali= [0 0 0 1 0]
• 5 = squirrel - Kategorik hali= [ 0 0 0 0 1 ]

Tahmin edilecek görüntü:

Tahmin sonucu:

Tahmin edilecek görüntü:

Tahmin sonucu:

Tahmin edilecek görüntü:

Tahmin sonucu:

Tahmin edilecek görüntü:

Tahmin sonucu:

Tahmin edilecek görüntü:

Tahmin sonucu: