Convolutional Neural Network : Definisi, Jenis dan Cara Kerjanya

Bayangkan sebuah mesin yang dapat "melihat" dan memahami dunia seperti manusia. Convolutional Neural Network (CNN) adalah kunci untuk mewujudkan visi ini. Terinspirasi oleh sistem visual manusia, CNN merevolusi berbagai bidang, mulai dari pengenalan gambar dan wajah hingga analisis medis dan robotika.

Konsep ini terinspirasi oleh cara kerja penglihatan manusia, di mana CNN menggunakan lapisan-lapisan konvolusi untuk memproses gambar dan menemukan pola-pola yang penting. Dengan demikian, CNN dapat memahami konteks, mengenali objek, dan memberikan hasil yang luar biasa.

Dalam artikel ini, kita akan memperdalam pemahaman kita tentang Convolutional Neural Network dan cara kerjanya. Teknologi ini telah membuka pintu bagi inovasi yang mengubah cara kita berinteraksi dengan gambar dan dunia visual secara keseluruhan.

Definisi Convolutional Neural Network

Convolutional Neural Network (CNN) atau Jaringan Saraf Konvolusional adalah jenis arsitektur Neural Network yang secara khusus dirancang untuk memproses data gambar dan data dengan struktur grid seperti citra, video, atau data spasial lainnya. CNN telah menjadi pondasi dalam revolusi pengenalan gambar, pengolahan visual, dan pemrosesan data spasial.

Konsep utama dalam CNN adalah penggunaan lapisan konvolusi yang menggunakan operasi konvolusi untuk mengekstrak fitur-fitur penting dari gambar secara otomatis. Keunggulan CNN terletak pada kemampuannya untuk secara otomatis mengekstrak fitur-fitur penting dari data gambar tanpa memerlukan ekstraksi manual yang rumit.

Dengan arsitektur yang dirancang khusus untuk data gambar, CNN dapat mencapai tingkat akurasi yang tinggi dalam pengenalan objek, deteksi wajah, segmentasi gambar, dan berbagai tugas pengolahan gambar lainnya.

Dengan demikian, Convolutional Neural Network telah menjadi salah satu alat yang paling penting dan efektif dalam pengolahan gambar dan pemrosesan visual pada era kecerdasan buatan.

Jenis Convolutional Neural Network

Convolutional Neural Network Konvensional (vanilla CNN)

Ini adalah jenis dasar dari CNN yang terdiri dari lapisan konvolusi, lapisan pooling, dan lapisan fully connected. Mereka digunakan untuk tugas-tugas seperti klasifikasi gambar, deteksi objek, dan segmentasi gambar.

LeNet-5

Merupakan salah satu CNN pertama yang dikembangkan oleh Yann LeCun pada tahun 1998 untuk pengenalan digit tulisan tangan. LeNet-5 memiliki struktur yang sederhana dengan lapisan konvolusi dan pooling yang dilanjutkan dengan lapisan fully connected.

AlexNet

CNN ini dikembangkan oleh Alex Krizhevsky pada tahun 2012 dan memainkan peran penting dalam mempopulerkan penggunaan CNN dalam pengenalan gambar. AlexNet memperkenalkan inovasi seperti penggunaan lapisan konvolusi yang dalam, penggunaan ReLU sebagai fungsi aktivasi, dan penggunaan teknik dropout untuk mencegah overfitting.

VGGNet

Dikembangkan oleh Karen Simonyan dan Andrew Zisserman pada tahun 2014, VGGNet dikenal karena arsitektur yang dalam dengan lapisan konvolusi yang dalam. VGGNet menggunakan filter konvolusi 3x3 dalam semua lapisan untuk memperoleh representasi fitur yang lebih baik.

GoogLeNet (Inception)

CNN ini dikembangkan oleh tim dari Google pada tahun 2014 dan memenangkan kompetisi ImageNet. GoogLeNet dikenal karena menggunakan modul Inception yang terdiri dari lapisan konvolusi dengan berbagai ukuran filter untuk menangkap fitur-fitur pada berbagai skala.

ResNet (Residual Network)

Dikembangkan oleh Kaiming He pada tahun 2015, ResNet memperkenalkan konsep blok residual yang memungkinkan jaringan untuk mengatasi masalah degradasi yang terjadi saat jaringan menjadi lebih dalam. ResNet telah mencapai tingkat akurasi yang sangat tinggi dalam berbagai tugas pengolahan gambar.

MobileNet

CNN ini dikembangkan pada tahun 2017 dan dirancang khusus untuk perangkat dengan sumber daya terbatas seperti perangkat mobile. MobileNet menggunakan struktur yang ringan dengan menggunakan konvolusi depthwise separable, yang mengurangi jumlah parameter dan mengurangi beban komputasi.

Cara Kerja Convolutional Neural Network

Konvolusi

Tahap pertama dalam CNN adalah konvolusi. Lapisan konvolusi terdiri dari sejumlah filter (juga disebut kernel) yang diterapkan ke gambar input. Filter ini bergerak secara bertahap di seluruh gambar dengan langkah tertentu dan melakukan operasi konvolusi pada setiap jendela.

Operasi konvolusi melibatkan perkalian elemen gambar dengan elemen filter dan menjumlahkannya. Hasilnya adalah peta fitur yang menyoroti pola-pola penting dalam gambar.

Fungsi Aktivasi

Setelah konvolusi, fungsi aktivasi diterapkan pada setiap elemen peta fitur. Fungsi aktivasi seperti ReLU (Rectified Linear Unit) umumnya digunakan untuk mengenolkan nilai negatif menjadi nol dan mempertahankan nilai positif. Hal ini membantu memperkenalkan non-linearitas ke dalam jaringan, yang memungkinkan CNN untuk belajar pola-pola yang kompleks.

Pooling

Tahap selanjutnya dalam CNN adalah pooling, yang bertujuan untuk mengurangi dimensi spasial dari peta fitur. Pooling dapat dilakukan dengan operasi seperti max pooling atau average pooling.

Misalnya, max pooling memilih nilai maksimum dalam jendela yang ditentukan dan mengabaikan nilai-nilai lainnya. Hal ini membantu mengabstraksi informasi dan mengurangi ukuran data yang diproses, sehingga mempercepat komputasi dan mengurangi overfitting.

Lapisan Fully Connected

Setelah melalui lapisan konvolusi dan pooling, fitur-fitur yang dihasilkan diteruskan ke lapisan fully connected (FC). Lapisan FC terdiri dari neuron-neuron yang terhubung sepenuhnya, mirip dengan jenis lapisan yang ada di arsitektur jaringan saraf biasa.

Lapisan FC mengubah fitur-fitur spasial menjadi representasi yang lebih abstrak dan menghubungkannya dengan neuron-neuron yang mewakili kelas-kelas yang mungkin atau nilai-nilai prediksi yang diinginkan.

Pelatihan dan Optimisasi

CNN dilatih menggunakan data gambar yang telah diberi label kelas yang diketahui. Pelatihan melibatkan perhitungan gradien melalui proses backpropagation dan penggunaan algoritma optimisasi seperti stochastic gradient descent (SGD) untuk memperbarui bobot-bobot dalam setiap lapisan.

Tujuannya adalah untuk meminimalkan fungsi kesalahan atau kesalahan prediksi dan meningkatkan akurasi model.

Inferensi

Setelah pelatihan selesai, CNN dapat digunakan untuk melakukan inferensi pada gambar yang tidak dikenal. Gambar input diteruskan melalui jaringan, melalui operasi konvolusi, aktivasi, pooling, dan lapisan fully connected, untuk menghasilkan prediksi kelas atau nilai-nilai prediksi yang relevan.

Dalam mengembangkan teknologi yang memungkinkan mesin untuk melihat dan memahami dunia seperti manusia, Convolutional Neural Network (CNN) telah membuka jalan menuju kemajuan yang luar biasa.

Jika kamu tertarik untuk menjadi bagian dari revolusi ini dan ingin menggali lebih dalam potensi luar biasa dari CNN dan bidang terkait, Cakrawala University menawarkan program studi Data Science yang menarik.

Bergabunglah dengan Cakrawala University dan jadilah bagian dari perubahan. Daftarkan diri kamu di Jurusan Data Science Cakrawala University dan mulai perjalanan kamu menuju masa depan yang menjanjikan!