6.6. Non Linearity & Pooling

Video ini menjelaskan bagaimana lapisan konvolusional dan pooling dalam jaringan saraf konvolusional (CNN) mengekstrak fitur, menerapkan nonlinearitas, dan mengurangi dimensi gambar untuk memfasilitasi klasifikasi gambar menggunakan fungsi aktivasi ReLU dan softmax. Berikut adalah poin-poin ringkas dari video tersebut:

• 0:06-0:12: Lapisan konvolusional mengekstrak fitur dan menerapkan nonlinearitas.
• 0:45-0:50: Fungsi aktivasi ReLU mengubah nilai negatif menjadi nol.
• 2:03-2:14: ReLU membantu menangani data nonlinear dan populer karena efisiensinya.
• 3:03-3:19: Pooling mengurangi dimensi gambar untuk mempercepat pelatihan.
• 3:42-4:05: Max pooling mengambil nilai maksimum dari jendela untuk menjaga informasi penting.
• 6:06-6:25: Max pooling mengurangi ukuran peta fitur.
• 6:32-7:12: CNN menyusun operasi konvolusi, nonlinearitas, dan pooling untuk mempelajari fitur dari level rendah hingga tinggi.
• 8:22-8:38: Fitur yang dihasilkan digunakan untuk klasifikasi di lapisan fully connected.
• 9:03-9:17: Fungsi softmax menghasilkan distribusi probabilitas dari fitur yang dihasilkan.