Halo Sobat Data!
Selamat datang pada sesi #IDEA (Insight Data Eksplorasi Akademik). Di sini, Sobat Data akan diajak mengeksplorasi jurnal penelitian yang menyoroti temuan utama, data yang digunakan, hingga potensi dampaknya di dunia nyata.
Yuk, kita jelajahi kekayaan ilmu dari sains data dan temukan inspirasi baru yang bisa diaplikasikan! Pastikan kamu simak sampai akhir agar tidak ketinggalan insight berharga ya Sobat Data!
Pada edisi kali ini, Sobat Data akan diajak menjelajahi jurnal dari Bapak Sulthan Rafif, S.Tr.Kom., M.Kom. atau yang akrab disapa Pak Sulthan. Judul jurnalnya cukup teknikal yaitu Hybrid of DiffStride and Spectral Pooling in Convolutional Neural Networks. Tapi tenang, kita bakal bahas isinya dengan santai dan mudah dipahami.
Dalam dunia pengolahan citra digital dan deep learning, teknik-teknik baru terus dikembangkan biar hasil prediksi model makin akurat. Nah, Pak Sulthan mengusulkan gabungan dua teknik pooling yang unik, yaitu DiffStride dan Spectral Pooling, lalu diterapkan di model CNN, khususnya varian ResNet-18. Berikut hierarki teknik sebagai berikut :
Source : https://arxiv.org/pdf/2401.09008
DiffStride ini pendekatan yang sensitif sama fitur spasial gambar, sedangkan Spectral Pooling lebih fokus membuang noise dengan ngelihat data di domain frekuensi. Kebayang nggak, dua teknik beda pendekatan digabung jadi satu? Ternyata hasilnya lumayan bikin takjub.
Ketika diuji di dataset CIFAR-10 dan CIFAR-100, akurasinya meningkat cukup signifikan. Di CIFAR-10 naik sekitar 0.94 persen jadi 93.34 persen. Di CIFAR-100 malah lebih keren lagi, nambah 3.22 persen sampai menyentuh 73.82 persen. Lumayan banget buat ukuran tweak di metode pooling!
Apa artinya? Gabungan dua teknik ini bisa bikin CNN lebih efisien tanpa harus kehilangan akurasi. Artinya juga, model bisa bekerja lebih cepat dan ringan—pas banget buat diterapkan di dunia nyata seperti deteksi gambar medis, kamera pengawas cerdas, sampai mobil otonom.
Yang menarik, jurnal ini juga membuka peluang pengembangan lebih lanjut. Misalnya, kalau metode ini dipasang ke dataset yang lebih kompleks kayak ImageNet, atau dikombinasikan dengan teknik attention, hasilnya bisa makin powerful. Bisa banget nih jadi topik skripsi atau bahan riset lanjut buat kamu yang tertarik sama computer vision. Berikut hasil dari jurnal Pak Sulthan.
Source : https://arxiv.org/pdf/2401.09008
Buat kamu yang penasaran dan pengen baca jurnal aslinya, bisa langsung cek di arXiv:2401.09008.
Jadi, dari jurnal ini kita bisa ambil insight bahwa inovasi teknis yang kelihatannya kecil ternyata bisa berdampak besar. Teruslah eksplorasi, siapa tahu insight berikutnya datang dari jurnal yang kamu baca minggu ini. Sampai jumpa di #IDEA selanjutnya ya, Sobat Data!
Terus ikuti sesi #IDEA untuk mengeksplorasi lebih banyak penelitian menarik di bidang sains data dan aplikasinya di dunia nyata!
Yuk segera daftarkan diri kamu di Data Science Telkom University Surabaya dan wujudkan impianmu!
Playing with Data, Winning the Era.
More info :
-Website : https://bds-sby.telkomuniversity.ac.id/
-Instagram : https://www.instagram.com/ds.telkomsurabaya/