Page 47 - Learning Mahasiswa
P. 47
c. Metode pembobotan
2. Bagaimana hasil pelatihan dari jaringan tersebut berdasarkan
kriteria berikut:
a. Loss dan akurasi grafik
b. Gunakan optimizer lain yang terdapat pada library keras
dan bandingkan hasilnya,
STUDI KASUS 2
Penerapan CNN dalam klasifikasi citra dan pendeteksian citra
sudah banyak dilakukan, seperti mengklasifikasi citra anjing atau
kucing, mendeteksi objek yang berbeda pada sebuah citra atau
melakukan pengenalan wajah. Contoh implementasi CNN pada
google colaboratory merupakan klasifikasi citra pada anjing dan
kucing.
1. Berdasarkan data augmentasi yang ada pada jobsheet yang
tertera di google colaboratory buatlah rancangan jaringan
CNN dengan klasifikasi berikut:
a. Deklarasi input variabel dan output variabel
b. Arsitektur jaringan
c. Metode pembobotan
2. Bagaimana hasil pelatihan dari jaringan tersebut berdasarkan
kriteria berikut:
a. Loss dan akurasi grafik
b. Gunakan optimizer (Nadam, RMSprop, dan SGD) yang
terdapat pada library keras dan bandingkan hasilnya,
40
