JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology)
Vol. 5 No. 2 (2021)

Analisa Learning Rate dan Batch Size pada Klasifikasi Covid Menggunakan Deep Learning dengan Optimizer Adam

Naim Rochmawati (Universitas Negeri Surabaya)
Hanik Badriyah Hidayati (Universitas Airlangga)
Yuni Yamasari (Universitas Negeri Surabaya)
Hapsari Peni Agustin Tjahyaningtijas (Universitas Negeri Surabaya)
Wiyli Yustanti (Universitas Negeri Surabaya)
Agus Prihanto (Universitas Negeri Surabaya)



Article Info

Publish Date
31 Dec 2021

Abstract

Deep learning semakin berkembang pesat dan banyak dimanfaatkan dalam berbagai bidang kehidupan. Salah satunya bisa dimanfaatkan untuk klasifikasi image medis penderita covid. Keras adalah salah satu framework deep learning yang paling banyak digunakan. Dalam Keras, terdapat beberapa macam algoritma optimizer. Salah satunya adalah optimizer Adam. Untuk menggunakan optimizer Adam ini, perlu menentukan angka learning rate. Penentuan angka learning rate sangat penting karena salah dalam menentukan angka learning rate akan berdampak pada hasil deep learning yang dilakukan. Batch size juga salah satu hyperparameter penting dalam deep learning. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan membandingkan beberapa learning rate dan batch size agar diketahui efek dan dampaknya pada hasil loss dan akurasi training dan validasi pada proses deep learning yang dilakukan. Ada 6 learning rate dan 3 batch size yang akan dibandingkan. Hasil yang optimal diantara 6 learning rate dalam penelitian ini adalah 0.0001 dan 0.00001. Sedangkan batch size yang paling bagus hasilnya dari tiga angka yang dibandingkan adalah batch size 5

Copyrights © 2021






Journal Info

Abbrev

jieet

Publisher

Subject

Computer Science & IT Engineering

Description

Journal Description: JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) is a scientific journal that publishes the peer-reviewed research papers in the field of Computer Engineering, Distributed and Parallel Systems, Business Informatics, Computer Science, Computer Security, ...