Visualisasi Model
Riwayat pelatihan selama 50 epoch dengan Adam (lr = 0,0001) dan batch size 32. Basis InceptionResNetV2 dibekukan — hanya kepala kustom yang dilatih.
Akurasi Latih Akhir
91.71%
Epoch 50 / 50
Akurasi Val Akhir
90.40%
Epoch 50 / 50
Loss Latih Akhir
0.2278
Cat. Cross-Entropy
Loss Val Akhir
0.2736
Epoch 50 / 50
Akurasi Pelatihan & Validasi
50 epoch · Adam lr = 0,0001
Loss Pelatihan & Validasi
Categorical Cross-Entropy · 50 epoch
Arsitektur Model
InceptionResNetV2 + Kepala Klasifikasi Kustom
Input
Input
Bentuk Output
(None, 224, 224, 3)
Parameter
0
InceptionResNetV2
Functional (Base)
Bentuk Output
(None, 5, 5, 1536)
Parameter
54.336.736
GlobalAveragePooling2D
Pooling
Bentuk Output
(None, 1536)
Parameter
0
Dense (dense_1)
Dense + ReLU
Bentuk Output
(None, 1024)
Parameter
1.573.888
Dense (output)
Dense + Softmax
Bentuk Output
(None, 3)
Parameter
3.075
55,9 Juta
Total Parameter
213,3 MB
1,58 Juta
Dapat Dilatih
6,02 MB
54,3 Juta
Tidak Dilatih
207,3 MB
Konfigurasi Pelatihan
Optimizer
Adam
Learning Rate
0.0001
Fungsi Kerugian
Categorical Cross-Entropy
Epoch
50
Batch Size
32
Random Seed
24
Normalisasi
Divide by 255 → [0, 1]
Framework
TensorFlow 2.20.0
Basis Dibekukan
Ya (transfer learning)