Issues in Training a Convolutional Neural Network Model for Image Classification

Author(s):  
Soumya Joshi ◽  
Dhirendra Kumar Verma ◽  
Gaurav Saxena ◽  
Amit Paraye
2020 ◽  
Vol 4 (4) ◽  
pp. 717-722
Author(s):  
Rastri Prathivi

The low accuracy when performing the image classification process is a problem that often occurs. The image classification process requires the completeness of the features of the image which form an informative image pattern so that information from the image can be displayed. The purpose of this study is to classify images in the CIFAR-10 image dataset using the CNN method. Initially the CNN method gave an accuracy of 79.4% but had a long computation time of 12 hours with 10,000 iterations. The optimization process for the CNN method is carried out by combining the CNN method, the PCA algorithm and the t-SNE algorithm. The algorithm is used to reduce the length of the image matrix in the initial transfer of learning without reducing the information in the image so that the classification process can be done correctly. The final result obtained from the optimization has an accuracy of 90.5%. With an optimization rate of 11%. The resulting time is more efficient, namely 3 hours for the feature transfer-value process and 6 minutes for the testing process with 10,000 iterations.


2019 ◽  
Vol 24 (3) ◽  
pp. 220-228
Author(s):  
Gusti Alfahmi Anwar ◽  
Desti Riminarsih

Panthera merupakan genus dari keluarga kucing yang memiliki empat spesies popular yaitu, harimau, jaguar, macan tutul, singa. Singa memiliki warna keemasan dan tidak memilki motif, harimau memiliki motif loreng dengan garis-garis panjang, jaguar memiliki tubuh yang lebih besar dari pada macan tutul serta memiliki motif tutul yang lebih lebar, sedangkan macan tutul memiliki tubuh yang sedikit lebih ramping dari pada jaguar dan memiliki tutul yang tidak terlalu lebar. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi genus panther yaitu harimau, jaguar, macan tutul, dan singa menggunakan metode Convolutional Neural Network. Model Convolutional Neural Network yang digunakan memiliki 1 input layer, 5 convolution layer, dan 2 fully connected layer. Dataset yang digunakan berupa citra harimau, jaguar, macan tutul, dan singa. Data training terdiri dari 3840 citra, data validasi sebanyak 960 citra, dan data testing sebanyak 800 citra. Hasil akurasi dari pelatihan model untuk training yaitu 92,31% dan validasi yaitu 81,88%, pengujian model menggunakan dataset testing mendapatan hasil 68%. Hasil akurasi prediksi didapatkan dari nilai F1-Score pada pengujian didapatkan sebesar 78% untuk harimau, 70% untuk jaguar, 37% untuk macan tutul, 74% untuk singa. Macan tutul mendapatkan akurasi terendah dibandingkan 3 hewan lainnya tetapi lebih baik dibandingkan hasil penelitian sebelumnya.


2021 ◽  
Vol 1099 (1) ◽  
pp. 012001
Author(s):  
Srishti Garg ◽  
Tanishq Sehga ◽  
Aakriti Jain ◽  
Yash Garg ◽  
Preeti Nagrath ◽  
...  

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document