PRÍLOHY K PRAKTICKEJ ČASTI DIPLOMOVEJ PRÁCE


Vypracované v: Spyder IDE

Súbor obsahuje všetky skripty (*.py) použité pri vypracovávaní praktickej úlohy. Navyše sú priložené aj grafické a obrazové výstupy týkajúce sa procesov učenia modelov a vizualizácie dosiahnutých výsledkov. Tie sa nachádzajú v samostatných zložkách označených podľa názvu datasetu (CrystalClean_* alebo CIFAR10_*). Zložky obsahujú priebehy učenia vo forme vývoja hodnoty presnosti v závislosti na epoche. Priložené sú aj obdobné vývoje kriteriálnej funkcie a zhotovené matice zámen, ktoré však neboli využité v texte práce. Vizualizácia výsledkov, ktorá bola využitá aj v texte práce sa nachádza v zložke Graphs_results.

POZNÁMKA:
Naučené modely (*.pth) nie sú kvôli veľkosti súčasťou tohto súboru, ale nachádzajú sa v zdieľanom súbore na Google Drive v zložke Trained_models:
https://drive.google.com/drive/folders/1YqupS9j6IWW-qVizzBK371HzPSgVnj9H?usp=sharing


Datasety:
	- CIFAR10 - automaticky sa stiahne pri prvom spustení niektorého zo skriptov, 		    ktorý s ním pracuje
	- Crystal Clean - link na stiahnutie:
	  https://www.kaggle.com/datasets/mohammadhossein77/brain-tumors-dataset


Hlavné skripty spúšťajú proces učenia a testovania modelov na daných datasetoch a umožňujú uložiť naučený model vo formáte *.pth:
	- ResNet_CrystalClean.py
	- ResNet_CIFAR10.py
	- CapsNet_CrystalClean.py
	- CapsNet_CIFAR10.py

Skripty slúžiace na optimalizáciu zvolených hyperparametrov pomocou knižnice Optuna:
	- Optuna_CrystalClean_CapsNet.py
	- Optuna_CrystalClean_ResNet.py
	- Optuna_CIFAR10_CapsNet.py
	- Optuna_CIFAR10_ResNet.py

Ďalšie skripty:
	- ResNet.py - obsahuje implementáciu siete ResNet-50
	- get_mean_std.py - výpočet priemernej hodnoty a smerodajnej odchýlky datasetov 			    pre následnú normalizáciu jasových hodnôt
	- dataset_graphs_CrystalClean/CIFAR10.py - vytvorí koláčový diagram zobrazujúci 						   distribúciu vzoriek podľa triedy, 						   výstup v zložke Graphs_results
	- results_plot.py - vytvorí stĺpcové diagramy zobrazujúce dosiahnuté výsledky, 			    výstupy v zložke Graphs_results