Modul ini memperkenalkan arsitektur yang menjadi standar penglihatan komputer sebelum era transformer. Konvolusi diperkenalkan sebagai prior arsitektural pada citra, mekanika kernel, stride, dan padding dihitung secara eksplisit, lalu pooling dan batch normalization melengkapi resepnya. Kisah LeNet, AlexNet, dan VGG menyediakan pelajaran desain, sedangkan data augmentation memperluas dataset secara sintetis.
Jaringan Saraf Konvolusional
Modul CNN: alasan konvolusi, mekanika kernel, pooling, batch normalization, arsitektur klasik, dan augmentasi data.
0/0 selesai
- Mengapa konvolusi
Lokalitas, pembagian bobot, dan prior arsitektural pada data citra.
- Mekanika konvolusi
Kernel, stride, padding, dan perhitungan shape keluaran.
- Pooling
Downsampling dan toleransi translasi yang diberikannya.
- Batch normalization
Penormalan aktivasi per batch untuk menstabilkan pelatihan jaringan yang dalam.
- Arsitektur klasik
Kisah dan pelajaran desain dari LeNet, AlexNet, dan VGG.
- Data augmentation
Flip, crop, dan color jitter sebagai perluasan dataset secara sintetis.