Convolutional Neural Networks (CNN) adalah kelas Deep Learning yang sangat efektif dan banyak digunakan, terutama untuk tugas-tugas yang melibatkan data dengan struktur grid, seperti gambar 🖼️. Kehebatan CNN terletak pada kemampuannya untuk secara otomatis mempelajari representasi spasial dan hirarkis langsung dari data mentah.
🧱 Arsitektur Dasar CNN
Arsitektur CNN umumnya tersusun dari beberapa lapisan utama yang bekerja secara sekuensial.
Shutterstock
1. Lapisan Konvolusi (Convolutional Layer)
Ini adalah inti dari CNN. Lapisan ini melakukan operasi konvolusi pada input data menggunakan serangkaian filter (atau kernel).
- Filter/Kernel: Sebuah matriks kecil yang digeser (stride) melintasi input. Setiap filter bertugas mendeteksi fitur spesifik, seperti tepi, sudut, atau pola tekstur.
- Peta Fitur (Feature Map): Output dari operasi konvolusi, yang menunjukkan di mana fitur yang dideteksi oleh filter muncul di input.
$$\text{Output}(i, j) = \sum_{m} \sum_{n} \text{Input}(i+m, j+n) \cdot \text{Kernel}(m, n)$$
2. Fungsi Aktivasi (Activation Function)
Setelah operasi konvolusi, fungsi aktivasi non-linear diterapkan pada peta fitur. Yang paling umum digunakan adalah ReLU (Rectified Linear Unit), yang membantu jaringan mempelajari pemetaan yang kompleks.
$$\text{ReLU}(x) = \max(0, x)$$
3. Lapisan Pooling (Pooling Layer)
Lapisan ini berfungsi untuk mengurangi dimensi spasial (width dan height) dari peta fitur, sehingga mengurangi jumlah parameter dan komputasi, serta membantu mengendalikan overfitting.
- Max Pooling: Memilih nilai maksimum dari setiap patch dalam peta fitur. Ini adalah metode pooling yang paling populer.
📊 Lapisan Akhir dan Klasifikasi
Setelah serangkaian lapisan Konvolusi dan Pooling, output diubah menjadi vektor 1D dan dilanjutkan ke lapisan akhir untuk klasifikasi.
4. Flattening
Lapisan ini mengubah output 3D terakhir (peta fitur) menjadi vektor 1D tunggal.
5. Lapisan Terhubung Penuh (Fully Connected Layer/Dense Layer)
Ini adalah lapisan feedforward standar di mana setiap neuron terhubung ke setiap neuron di lapisan sebelumnya. Lapisan ini menggunakan fitur yang dipelajari dari lapisan konvolusi untuk melakukan klasifikasi.
6. Lapisan Output
Menggunakan fungsi aktivasi seperti Softmax (untuk klasifikasi multi-kelas) untuk menghasilkan probabilitas kelas akhir.
🚀 Penerapan Kunci CNN
CNN telah merevolusi bidang visi komputer. Contoh aplikasinya meliputi:
- Pengenalan Citra: Mengidentifikasi objek, wajah, atau pemandangan dalam gambar.
- Deteksi Objek: Menemukan dan melokalisasi beberapa objek dalam suatu gambar atau video.
- Segmentasi Semantik: Mengklasifikasikan setiap piksel dalam gambar ke dalam kategori kelas.
- Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): Walaupun tidak sepopuler arsitektur lain, CNN juga digunakan untuk tugas-tugas seperti klasifikasi teks.
Apakah Anda ingin melihat implementasi kode dasar CNN (misalnya, menggunakan TensorFlow/Keras) untuk klasifikasi gambar?
Leave a Reply