Ekstraksi fitur adalah langkah penting dalam proses jaringan saraf konvolusional (CNN) yang diterapkan pada tugas pengenalan gambar. Di CNN, proses ekstraksi fitur melibatkan ekstraksi fitur bermakna dari gambar masukan untuk memfasilitasi klasifikasi yang akurat. Proses ini penting karena nilai piksel mentah dari gambar tidak secara langsung sesuai untuk tugas klasifikasi. Dengan mengekstraksi fitur-fitur yang relevan, CNN dapat belajar mengenali pola dan bentuk dalam gambar, memungkinkan mereka membedakan kelas objek atau entitas yang berbeda.
Proses ekstraksi fitur di CNN biasanya melibatkan penggunaan lapisan konvolusional. Lapisan ini menerapkan filter, juga dikenal sebagai kernel, pada gambar masukan. Setiap filter memindai seluruh gambar masukan, melakukan operasi perkalian dan penjumlahan berdasarkan elemen untuk menghasilkan peta fitur. Peta fitur menangkap pola atau fitur tertentu yang ada pada gambar masukan, seperti tepi, tekstur, atau bentuk. Penggunaan beberapa filter dalam lapisan konvolusional memungkinkan CNN mengekstrak beragam fitur pada hierarki spasial yang berbeda.
Setelah lapisan konvolusional, CNN sering kali menyertakan fungsi aktivasi seperti ReLU (Rectified Linear Unit) untuk memasukkan non-linearitas ke dalam model. Fungsi aktivasi non-linier sangat penting untuk memungkinkan CNN mempelajari hubungan dan pola kompleks dalam data. Lapisan pengumpulan, seperti pengumpulan maksimum atau pengumpulan rata-rata, biasanya diterapkan untuk mengurangi dimensi spasial peta fitur sambil tetap mempertahankan informasi yang paling relevan. Penggabungan membantu membuat jaringan lebih tahan terhadap variasi gambar masukan dan mengurangi kompleksitas komputasi.
Mengikuti lapisan konvolusional dan penggabungan, fitur yang diekstraksi diratakan menjadi vektor dan melewati satu atau lebih lapisan yang terhubung sepenuhnya. Lapisan ini berfungsi sebagai pengklasifikasi, belajar memetakan fitur yang diekstraksi ke kelas keluaran yang sesuai. Lapisan terakhir yang terhubung sepenuhnya biasanya menggunakan fungsi aktivasi softmax untuk menghasilkan probabilitas kelas untuk tugas klasifikasi kelas jamak.
Untuk mengilustrasikan proses ekstraksi fitur di CNN untuk pengenalan gambar, perhatikan contoh klasifikasi gambar pakaian. Dalam skenario ini, CNN akan belajar mengekstrak fitur seperti tekstur, warna, dan pola unik untuk berbagai jenis pakaian, seperti sepatu, kemeja, atau celana. Dengan memproses kumpulan data besar dari gambar pakaian berlabel, CNN akan menyesuaikan filter dan bobotnya secara berulang untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan fitur-fitur khas ini secara akurat, sehingga pada akhirnya memungkinkannya membuat prediksi pada gambar yang tidak terlihat dengan akurasi tinggi.
Ekstraksi fitur adalah komponen mendasar CNN untuk pengenalan gambar, memungkinkan model mempelajari dan membedakan pola dan fitur yang relevan dalam gambar masukan. Melalui penggunaan lapisan konvolusional, fungsi aktivasi, lapisan penggabungan, dan lapisan yang terhubung sepenuhnya, CNN dapat secara efektif mengekstrak dan memanfaatkan fitur-fitur penting untuk melakukan tugas klasifikasi yang akurat.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Dasar-dasar TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Bagaimana cara menggunakan lapisan penyematan untuk secara otomatis menetapkan sumbu yang tepat untuk plot representasi kata sebagai vektor?
- Apa tujuan pengumpulan maksimal di CNN?
- Apakah fungsi pembelajaran asinkron perlu digunakan untuk model pembelajaran mesin yang berjalan di TensorFlow.js?
- Berapa parameter jumlah kata maksimum TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Bisakah TensorFlow Keras Tokenizer API digunakan untuk menemukan kata yang paling sering digunakan?
- Apa itu TOCO?
- Apa hubungan antara jumlah epoch dalam model pembelajaran mesin dan keakuratan prediksi dari menjalankan model?
- Apakah API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow menghasilkan kumpulan data pelatihan tambahan berdasarkan data grafik alami?
- Apa yang dimaksud dengan API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow?
- Bisakah Neural Structured Learning digunakan dengan data yang tidak memiliki grafik alami?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals