Create README.md (#2)
Browse files- Create README.md (559f60a0dc32a1e62fb3b550528434693e084d18)
Co-authored-by: Henry Salim <[email protected]>
README.md
ADDED
|
@@ -0,0 +1,61 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 1 |
+
# Klasifikasi Citra Menggunakan Xception dengan Grad-CAM
|
| 2 |
+
|
| 3 |
+
Proyek ini membangun model klasifikasi citra biner berbasis **transfer learning** dengan arsitektur **Xception** dari Keras, dilengkapi dengan metode Explainable AI (XAI) seperti **Grad‑CAM** untuk menjelaskan prediksi model secara visual.
|
| 4 |
+
|
| 5 |
+
## Deskripsi Proyek
|
| 6 |
+
|
| 7 |
+
Model memanfaatkan arsitektur **Xception** yang telah dilatih pada dataset **ImageNet**, kemudian ditambahkan beberapa layer di atasnya untuk disesuaikan dengan kebutuhan klasifikasi biner. Teknik **data augmentation**, **rescaling**, dan lapisan **Dense** digunakan untuk meningkatkan akurasi dan generalisasi model.
|
| 8 |
+
|
| 9 |
+
## Arsitektur Model
|
| 10 |
+
|
| 11 |
+
```text
|
| 12 |
+
Input: (299, 299, 3)
|
| 13 |
+
↓ Data Augmentation
|
| 14 |
+
↓ Rescaling (1./255)
|
| 15 |
+
↓ Xception (tanpa top layer, pretrained ImageNet)
|
| 16 |
+
↓ Flatten
|
| 17 |
+
↓ Dense (128 neuron, ReLU)
|
| 18 |
+
↓ Dense (1 neuron, Sigmoid)
|
| 19 |
+
Output: Prediksi biner (0 atau 1)
|
| 20 |
+
```
|
| 21 |
+
|
| 22 |
+
### Ringkasan Layer
|
| 23 |
+
|
| 24 |
+
| Layer | Output Shape | Parameters |
|
| 25 |
+
| --------------- | -------------------- | ---------- |
|
| 26 |
+
| InputLayer | (None, 299, 299, 3) | 0 |
|
| 27 |
+
| Xception | (None, 10, 10, 2048) | 20,861,480 |
|
| 28 |
+
| Flatten | (None, 204800) | 0 |
|
| 29 |
+
| Dense (ReLU) | (None, 128) | 26,214,528 |
|
| 30 |
+
| Dense (Sigmoid) | (None, 1) | 129 |
|
| 31 |
+
|
| 32 |
+
**Total parameter**: 99.5 juta
|
| 33 |
+
**Trainable parameter**: 26.2 juta
|
| 34 |
+
**Non-trainable (frozen Xception)**: 20.8 juta
|
| 35 |
+
|
| 36 |
+
## Kompilasi Model
|
| 37 |
+
|
| 38 |
+
```python
|
| 39 |
+
pretrained_model.compile(
|
| 40 |
+
optimizer='adam',
|
| 41 |
+
loss='binary_crossentropy',
|
| 42 |
+
metrics=['accuracy']
|
| 43 |
+
)
|
| 44 |
+
```
|
| 45 |
+
|
| 46 |
+
## Pelatihan Model
|
| 47 |
+
|
| 48 |
+
Model dilatih menggunakan `fit()` pada dataset `train_ds` dan divalidasi terhadap `val_ds` selama 20 epoch.
|
| 49 |
+
|
| 50 |
+
```python
|
| 51 |
+
history2 = pretrained_model.fit(
|
| 52 |
+
train_ds,
|
| 53 |
+
validation_data=val_ds,
|
| 54 |
+
epochs=20,
|
| 55 |
+
callbacks=[reduce_lr, terminate_callback]
|
| 56 |
+
)
|
| 57 |
+
```
|
| 58 |
+
|
| 59 |
+
## Explainable AI (XAI)
|
| 60 |
+
|
| 61 |
+
Model ini juga dieksplorasi menggunakan **Grad‑CAM** untuk melihat area gambar mana yang dianggap penting oleh model saat membuat prediksi.
|