Bidang pembelajaran mendalam, khususnya jaringan saraf konvolusional (CNN), telah mengalami kemajuan luar biasa dalam beberapa tahun terakhir, yang mengarah pada pengembangan arsitektur jaringan saraf yang besar dan kompleks. Jaringan ini dirancang untuk menangani tugas-tugas menantang dalam pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan domain lainnya. Saat membahas jaringan neural konvolusional terbesar yang dibuat, penting untuk mempertimbangkan berbagai aspek seperti jumlah lapisan, parameter, persyaratan komputasi, dan aplikasi spesifik yang dirancang untuk jaringan tersebut.
Salah satu contoh paling menonjol dari jaringan saraf konvolusional besar adalah model VGG-16. Jaringan VGG-16, yang dikembangkan oleh Visual Geometry Group di Universitas Oxford, terdiri dari 16 lapisan berat, termasuk 13 lapisan konvolusional dan 3 lapisan terhubung penuh. Jaringan ini mendapatkan popularitas karena kesederhanaan dan efektivitasnya dalam tugas pengenalan gambar. Model VGG-16 memiliki sekitar 138 juta parameter, menjadikannya salah satu jaringan saraf terbesar pada saat pengembangannya.
Jaringan neural konvolusional penting lainnya adalah arsitektur ResNet (Jaringan Residu). ResNet diperkenalkan oleh Microsoft Research pada tahun 2015 dan dikenal dengan strukturnya yang dalam, dengan beberapa versi berisi lebih dari 100 lapisan. Inovasi utama di ResNet adalah penggunaan blok sisa, yang memungkinkan pelatihan jaringan yang sangat mendalam dengan mengatasi masalah hilangnya gradien. Model ResNet-152, misalnya, terdiri dari 152 lapisan dan memiliki sekitar 60 juta parameter, yang menunjukkan skalabilitas jaringan neural dalam.
Dalam bidang pemrosesan bahasa alami, model BERT (BiDirectional Encoder Representations from Transformers) menonjol sebagai kemajuan yang signifikan. Meskipun BERT bukanlah CNN tradisional, BERT adalah model berbasis transformator yang telah merevolusi bidang NLP. BERT-base, versi model yang lebih kecil, berisi 110 juta parameter, sedangkan BERT-large memiliki 340 juta parameter. Model BERT berukuran besar memungkinkannya menangkap pola linguistik yang kompleks dan mencapai performa canggih pada berbagai tugas NLP.
Selain itu, model GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) yang dikembangkan oleh OpenAI mewakili tonggak sejarah lain dalam pembelajaran mendalam. GPT-3 adalah model bahasa dengan 175 miliar parameter, menjadikannya salah satu jaringan saraf terbesar yang pernah dibuat hingga saat ini. Skala besar ini memungkinkan GPT-3 menghasilkan teks mirip manusia dan melakukan berbagai tugas terkait bahasa, yang menunjukkan kehebatan model pembelajaran mendalam berskala besar.
Penting untuk dicatat bahwa ukuran dan kompleksitas jaringan saraf konvolusional terus meningkat seiring para peneliti mengeksplorasi arsitektur dan metodologi baru untuk meningkatkan kinerja pada tugas-tugas yang menantang. Meskipun jaringan yang lebih besar sering kali memerlukan sumber daya komputasi yang besar untuk pelatihan dan inferensi, jaringan tersebut telah menunjukkan kemajuan yang signifikan dalam berbagai domain, termasuk visi komputer, pemrosesan bahasa alami, dan pembelajaran penguatan.
Perkembangan jaringan neural konvolusional besar mewakili tren signifikan di bidang pembelajaran mendalam, yang memungkinkan terciptanya model yang lebih kuat dan canggih untuk tugas-tugas kompleks. Model seperti VGG-16, ResNet, BERT, dan GPT-3 menunjukkan skalabilitas dan efektivitas jaringan neural dalam menangani beragam tantangan di berbagai domain.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Jaringan saraf konvolusi (CNN):
- Apa saluran keluarannya?
- Apa arti dari jumlah Saluran masukan (parameter pertama nn.Conv1d)?
- Apa saja teknik umum untuk meningkatkan kinerja CNN selama pelatihan?
- Apa pentingnya ukuran batch dalam melatih CNN? Bagaimana pengaruhnya terhadap proses pelatihan?
- Mengapa penting untuk membagi data menjadi set pelatihan dan validasi? Berapa banyak data yang biasanya dialokasikan untuk validasi?
- Bagaimana kami menyiapkan data pelatihan untuk CNN? Jelaskan langkah-langkah yang terlibat.
- Apa tujuan dari fungsi pengoptimal dan kerugian dalam melatih jaringan saraf convolutional (CNN)?
- Mengapa penting untuk memantau bentuk input data pada tahapan yang berbeda selama melatih CNN?
- Bisakah lapisan konvolusional digunakan untuk data selain gambar? Berikan contoh.
- Bagaimana Anda bisa menentukan ukuran yang sesuai untuk lapisan linier di CNN?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di Convolution neural network (CNN)