Apa itu Convolutional Neural Network atau CNN

       Convolutional Neural Networks (CNNs) adalah jenis arsitektur jaringan saraf tiruan yang digunakan dalam pemrosesan citra. CNNs didasarkan pada konsep konvolusi, yaitu operasi matematis yang digunakan untuk mengidentifikasi pola dalam data citra.

CNNs terdiri dari beberapa lapisan yang disebut lapisan konvolusi, pooling, dan fully connected. Lapisan konvolusi digunakan untuk mengekstrak fitur dari citra dengan menggunakan filter yang diterapkan pada setiap sub-regi citra. Lapisan pooling digunakan untuk mengurangi dimensi citra sehingga jaringan dapat menangani citra yang lebih besar dengan lebih efisien. Lapisan fully connected digunakan untuk mengklasifikasikan citra dengan menggunakan hasil dari lapisan sebelumnya.

CNNs sangat efektif dalam mengekstrak fitur dari citra dan digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan wajah, pengenalan objek, dan pengolahan citra medis. CNNs juga digunakan dalam jaringan saraf generatif untuk menghasilkan citra baru yang realistis.

Lebih Lengkapnya mengenai Convolutional Neural Network: https://digoogling.com/memahami-tentang-convolutional-neural-network-cnn-deep-learning

Dalam beberapa tahun terakhir, jumlah parameter yang digunakan dalam CNNs meningkat secara signifikan, yang menyebabkan jaringan menjadi lebih akurat. Namun, jumlah parameter yang besar juga menyebabkan jaringan menjadi lebih sulit untuk dilatih dan meningkatkan kompleksitas dalam pemrosesan. Beberapa teknik seperti transfer learning dan penggunaan arsitektur jaringan yang lebih efisien seperti MobileNet telah dikembangkan untuk mengatasi masalah ini.

Kesimpulannya, CNNs merupakan arsitektur jaringan saraf yang efektif untuk pemrosesan citra dan digunakan dalam berbagai aplikasi. Namun, jumlah parameter yang digunakan dalam jaringan harus dipertimbangkan untuk meningkatkan efisiensi pemrosesan.