Pemilihan Model & Hyperparameter Klasifikasi

Podcast Beta

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

Mengapa MobileNetV2 lebih disarankan dibandingkan dengan ResNet50 untuk klasifikasi gambar?

Karena MobileNetV2 menunjukkan akurasi, presisi, recall, dan F1 score yang lebih tinggi pada dataset nasi, jagung, singkong, dan tebu.

Apa ukuran gambar dan jumlah epoch yang ideal untuk mencapai kinerja terbaik dari MobileNetV2?

Ukuran gambar yang ideal adalah 448x448 dan jumlah epoch sekitar 50.

Apa fungsi dari confusion matrix dalam evaluasi model?

Confusion matrix digunakan untuk menilai akurasi, presisi, dan recall model dalam klasifikasi.

Jelaskan hubungan antara precision dan recall dalam konteks MobileNetV2?

Precision mengukur akurasi prediksi positif, sedangkan recall mengukur kemampuan model dalam menemukan semua kelas positif. Signup and view all the answers

Mengapa F1 score penting dalam analisis kinerja model?

F1 score memberikan keseimbangan antara precision dan recall, sehingga mencerminkan kinerja model secara keseluruhan. Signup and view all the answers

Apa rekomendasi untuk pengaturan hyperparameter dalam penelitian lebih lanjut mengenai MobileNetV2?

Disarankan untuk mengeksplorasi kombinasi hyperparameter seperti learning rate dan batch size. Signup and view all the answers

Apa manfaat dari data augmentation dalam pelatihan model?

Data augmentation meningkatkan jumlah data pelatihan dan membantu model untuk generalisasi lebih baik. Signup and view all the answers

Model apa saja yang direkomendasikan untuk diuji lebih lanjut selain MobileNetV2?

Dianjurkan untuk menguji model seperti EfficientNet dan DenseNet. Signup and view all the answers

Apa yang menunjukkan performa MobileNetV2 dibandingkan ResNet50 dalam tugas klasifikasi citra?

MobileNetV2 menunjukkan akurasi yang lebih baik dan keseimbangan antara presisi dan recall. Signup and view all the answers

Apa pengaruh ukuran citra terhadap performa ResNet50 dan MobileNetV2 dalam penelitian ini?

Ukuran citra yang lebih besar meningkatkan hasil klasifikasi pada MobileNetV2, tetapi tidak begitu signifikan pada ResNet50. Signup and view all the answers

Jelaskan arti dari True Positive (TP) dalam konteks matriks kebingungan.

True Positive (TP) adalah jumlah prediksi yang benar untuk kelas positif. Signup and view all the answers

Bagaimana cara menghitung F1 score berdasarkan presisi dan recall?

F1 score dihitung dengan rumus \$F1\ score = \frac{2\ \times Recall\ \times Precision}{Recall + Precision}\$. Signup and view all the answers

Apa yang dimaksud dengan matriks kebingungan dalam evaluasi model klasifikasi?

Matriks kebingungan memberikan gambaran terperinci tentang prediksi yang benar dan salah untuk setiap kelas. Signup and view all the answers

Sebutkan formula untuk menghitung akurasi dalam model evaluasi klasifikasi.

Akurasi dihitung dengan rumus \$Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}\$. Signup and view all the answers

Apa faktor yang memengaruhi performa MobileNetV2 dalam klasifikasi citra, menurut penelitian ini?

Ukuran citra yang lebih besar dan jumlah epoch yang optimal memengaruhi performa MobileNetV2. Signup and view all the answers

Dalam evaluasi menggunakan matriks kebingungan, apa yang dimaksud dengan False Negative (FN)?

False Negative (FN) adalah jumlah prediksi yang salah untuk kelas positif, di mana model gagal mengenali kelas tersebut. Signup and view all the answers

Jelaskan mengapa MobileNetV2 menjadi pilihan populer untuk aplikasi deep learning?

MobileNetV2 menjadi populer karena arsitekturnya yang ringan, efisiensi memori, dan akurasi tinggi dalam berbagai aplikasi. Signup and view all the answers

Apa akurasi tertinggi yang dicapai oleh model MobileNetV2 dalam klasifikasi tanaman lotus?

Model MobileNetV2 mencapai akurasi tertinggi sebesar 99.5% dalam klasifikasi tanaman lotus. Signup and view all the answers

Bagaimana kinerja TL-MobileNetV2 dibandingkan dengan MobileNetV2 asli dalam klasifikasi gambar buah?

TL-MobileNetV2 mencapai akurasi 99%, yang 3% lebih tinggi dibandingkan MobileNetV2 asli. Signup and view all the answers

Apa kelebihan dari model CBAM-MobileNetV2 dalam klasifikasi penyakit huanglongbing citrus?

CBAM-MobileNetV2 mencapai akurasi 98.75%, lebih tinggi dari model MobileNetV2, Xception, dan InceptionV3. Signup and view all the answers

Sebutkan salah satu keunggulan utama MobileNetV2 dibandingkan model lain seperti ResNet50V2 dan InceptionV3 dalam studi klasifikasi melanoma?

MobileNetV2 menunjukkan akurasi hingga 85%, yang lebih baik dibandingkan dengan ResNet50V2 dan InceptionV3. Signup and view all the answers

Apa yang dimaksud dengan klasifikasi menggunakan model pre-trained seperti MobileNetV2?

Klasifikasi dengan model pre-trained menggunakan pengetahuan yang sudah ada untuk mengklasifikasikan data baru. Signup and view all the answers

Apa implikasi dari arsitektur inverted residual module pada kinerja MobileNetV2?

Inverted residual module meningkatkan efisiensi memori dan mempercepat proses inferensi MobileNetV2. Signup and view all the answers

Sebutkan hasil akurasi MobileNetV2 pada dataset gambar buah dan sebutkan nilai-nilai yang dicapai.

MobileNetV2 mencapai akurasi 95.75%, 96.74%, dan 96.23% pada dataset 1, 2, dan 3. Signup and view all the answers

Study Notes

Pemilihan Arsitektur Model dan Pengaturan Hyperparameter

Penelitian memberikan wawasan penting dalam pemilihan arsitektur model dan pengaturan hyperparameter untuk tugas klasifikasi citra.
Evaluasi menggunakan matriks kebingungan (confusion matrix) memberikan gambaran mendetail tentang kinerja klasifikasi model.

Matriks Kebingungan

Matriks kebingungan membandingkan kinerja MobileNetV2 dan ResNet50 berdasarkan konfigurasi terbaik masing-masing.
Ukuran citra yang digunakan: 448x448 piksel (50 epoch) dan 75x75 piksel (150 epoch).
Empat nilai kunci dalam matriks kebingungan: True Positive (TP), False Positive (FP), False Negative (FN), dan True Negative (TN).

Performa Model

Tujuan utama adalah mengukur kinerja ResNet50 dan MobileNetV2 dalam klasifikasi citra tanaman dengan variasi ukuran citra (32x32 hingga 448x448) dan jumlah epoch (50, 100, 150).
Pengukuran menggunakan berbagai metrik: akurasi, presisi, recall, dan F1 score.
MobileNetV2 menunjukkan akurasi lebih baik dibandingkan ResNet50, serta keseimbangan antara presisi dan recall.

Hasil Utama

Ukuran citra yang lebih besar dan jumlah epoch yang optimal pada MobileNetV2 menghasilkan kinerja yang lebih baik.
Akurasi tertinggi MobileNetV2 mencapai 87.23% dengan ukuran citra 448x448 dan 50 epoch.
ResNet50 mendapatkan hasil terbaik pada ukuran 75x75 dengan 150 epoch.

Rekomendasi

Disarankan menggunakan MobileNetV2 dengan ukuran citra yang lebih besar dan jumlah epoch optimal sekitar 50 untuk performa terbaik.
Penelitian lebih lanjut diperlukan untuk menjelajahi kombinasi hyperparameter seperti learning rate dan batch size.
Augmentasi data dapat meningkatkan jumlah data pelatihan dan membantu model dalam generalisasi.

Kaji Ulang dan Model Lain

Pengujian pada dataset yang lebih besar dan lebih beragam sangat disarankan, serta eksplorasi model lain seperti EfficientNet dan DenseNet untuk evaluasi kinerja.
Penggunaan MobileNetV2 telah terbukti efektif dalam berbagai penelitian klasifikasi citra, dengan akurasi mencapai hingga 99.5% dalam studi klasifikasi tanaman teratai.

Arsitektur Ringan MobileNetV2

MobileNetV2 dikenal karena efisiensi memori dan akurasi tinggi, dengan modul residual terbalik dan bottleneck linear.
Klasifikasi melanoma menggunakan MobileNetV2 dengan penambahan layer pooling global dan fully-connected mencapai akurasi hingga 85%, unggul dibandingkan model lain seperti ResNet50V2 dan InceptionV3.

Modifikasi dan Transfer Learning

Modifikasi MobileNetV2 menjadi TL-MobileNetV2 meningkatkan akurasi menjadi 99%.
CBAM-MobileNetV2 menggabungkan modul perhatian untuk tugas klasifikasi penyakit, mencatat akurasi 98.75%, mengungguli model lain seperti Xception dan InceptionV3.

Kesimpulan

MobileNetV2 secara konsisten menunjukkan kinerja yang lebih baik dibandingkan ResNet50 dalam klasifikasi citra tanaman.
Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan terhadap pemilihan model dan pengaturan hyperparameter untuk aplikasi klasifikasi citra di masa depan.

Studying That Suits You

Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.

Description

Pelajari tentang pemilihan arsitektur model dan pengaturan hyperparameter untuk klasifikasi citra. Kuiz ini mengevaluasi kinerja model seperti MobileNetV2 dan ResNet50 berdasarkan matriks kebingungan dan metrik lainnya. Uji pengetahuan Anda tentang performa model dengan berbagai ukuran citra dan epoch.