Per-Pixel Loss Functions

Fungsi kerugian per-pixel paling umum digunakan dalam bidang visi komputer, yang merupakan subbidang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Secara khusus, fungsi kerugian per-pixel digunakan dalam model pembelajaran yang mendalam untuk tugas-tugas seperti segmentasi gambar, di mana tujuannya adalah untuk mengklasifikasikan setiap piksel dalam suatu gambar ke dalam salah satu dari beberapa kategori. Fungsi kerugian per-pixel juga digunakan dalam tugas restorasi gambar, di mana tujuannya adalah untuk merekonstruksi gambar berkualitas tinggi dari gambar input berkualitas rendah atau berisik. Secara keseluruhan, fungsi kerugian per-pixel adalah alat penting dalam kotak alat visi komputer, yang digunakan secara luas di banyak bidang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan dari apa itu pengertian, arti, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Per-Pixel Loss Functions berdasarkan dari berbagai jenis macam reference atau referensi relevan terpercaya yang telah Kami rangkum dan kumpulkan, termasuk definisinya menurut ahli.

Gambar Penjelasan Apa Pengertian Arti Per-Pixel Loss Functions Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Dalam Kamus AI
Ilustrasi Gambar Penjelasan Apa Itu Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Teknisnya

Pengertian Umum Per-Pixel Loss Functions

Per-Pixel Loss Functions adalah metode dalam deep learning yang digunakan untuk mengukur perbedaan antara gambar asli dan gambar yang dihasilkan oleh model. Metode ini bekerja dengan membandingkan setiap piksel pada gambar asli dengan piksel yang dihasilkan oleh model, dan menghitung perbedaan antara keduanya. Per-Pixel Loss Functions sering digunakan dalam tugas-tugas seperti image segmentation, image super-resolution, dan image denoising.

Definisi Menurut Ahli

Menurut paper yang berjudul “Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution” oleh Johnson et al. (2016), Per-Pixel Loss Functions adalah salah satu jenis loss function yang digunakan dalam deep learning untuk mengukur perbedaan antara gambar asli dan gambar yang dihasilkan oleh model. Metode ini bekerja dengan membandingkan setiap piksel pada gambar asli dengan piksel yang dihasilkan oleh model, dan menghitung perbedaan antara keduanya. Per-Pixel Loss Functions sering digunakan dalam tugas-tugas seperti image segmentation, image super-resolution, dan image denoising.”

Fungsi dan Contoh Per-Pixel Loss Functions

Per-pixel loss functions adalah metode yang digunakan dalam deep learning untuk mengukur perbedaan antara gambar asli dan gambar yang dihasilkan oleh model. Metode ini bekerja dengan membandingkan setiap piksel pada gambar asli dengan piksel yang sesuai pada gambar yang dihasilkan oleh model.

Beberapa contoh per-pixel loss functions yang sering digunakan dalam deep learning adalah:

  • Mean Squared Error (MSE): Metode ini menghitung rata-rata dari selisih kuadrat antara setiap piksel pada gambar asli dan gambar yang dihasilkan oleh model. MSE sering digunakan dalam tugas regresi.
  • Mean Absolute Error (MAE): Metode ini menghitung rata-rata dari selisih absolut antara setiap piksel pada gambar asli dan gambar yang dihasilkan oleh model. MAE sering digunakan dalam tugas klasifikasi.
  • Structural Similarity Index (SSIM): Metode ini mengukur kesamaan struktural antara gambar asli dan gambar yang dihasilkan oleh model. SSIM sering digunakan dalam tugas pengolahan citra.

Dalam penggunaannya, per-pixel loss functions dapat digunakan sebagai bagian dari fungsi objektif (objective function) yang digunakan dalam proses pelatihan model deep learning. Dengan menggunakan per-pixel loss functions, model dapat belajar untuk menghasilkan gambar yang lebih mirip dengan gambar asli.

Rumus atau Formula terkait Per-Pixel Loss Functions

Per-Pixel Loss Functions adalah metode yang digunakan dalam deep learning untuk mengukur perbedaan antara gambar asli dan gambar yang dihasilkan oleh model. Rumus atau formula yang digunakan untuk menghitung per-pixel loss function adalah sebagai berikut:

L(x,y) = ||I(x,y) – J(x,y)||2

Simbol-simbol yang digunakan dalam rumus tersebut adalah:

  • L(x,y): per-pixel loss function pada koordinat (x,y)
  • ||…||: norma Euclidean
  • I(x,y): nilai piksel pada gambar asli pada koordinat (x,y)
  • J(x,y): nilai piksel pada gambar yang dihasilkan oleh model pada koordinat (x,y)

Dalam penggunaannya, per-pixel loss function digunakan sebagai bagian dari fungsi objektif (objective function) yang digunakan untuk melatih model deep learning. Tujuan dari per-pixel loss function adalah untuk meminimalkan perbedaan antara gambar asli dan gambar yang dihasilkan oleh model sehingga model dapat menghasilkan gambar yang semakin mendekati gambar asli.

Jenis Macam Arti Fungsi Kerugian Per-Pixel dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia

Selain membahas tentang arti, apa itu, pengertian, definisi, fungsi, dan rumus atau formula terkaitnya, untuk lebih memperluasnya di sini Kami juga akan menerangkan beberapa jenis macam arti kata dalam kamus terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia.

Agar dapat dengan mudah dipahami, di postingan khusus Kamus AI ini Kami akan menjelaskannya dalam bentuk tabel terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia sebagai berikut.

Nama Bahasa Terjemahan
Bahasa Inggris Per-Pixel Loss Functions
Bahasa Indonesia Fungsi Kerugian Per-Pixel
Bahasa Jawa Fungsi Kerugian Pixel
Bahasa Sunda Fungsi Karugian Per-Piksel
Bahasa Malaysia Fungsi Kehilangan Per-Pixel

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Per-Pixel Loss Functions serta Link atau Tautannya

Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Per-Pixel Loss Functions:

  1. Deep Residual Learning for Image Recognition – https://arxiv.org/abs/1512.03385
  2. Generative Adversarial Networks – https://arxiv.org/abs/1406.2661
  3. Attention Is All You Need – https://arxiv.org/abs/1706.03762
  4. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding – https://arxiv.org/abs/1810.04805
  5. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks – https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

Kesimpulan

Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Per-Pixel Loss Functions.

Per-Pixel Loss Functions adalah metode yang digunakan dalam dunia AI untuk mengukur kesalahan atau perbedaan antara gambar asli dan gambar yang dihasilkan oleh model. Metode ini sangat penting dalam pengembangan model AI karena dapat membantu meningkatkan kualitas gambar yang dihasilkan oleh model. Dengan menggunakan Per-Pixel Loss Functions, model dapat belajar untuk menghasilkan gambar yang lebih akurat dan mendekati gambar asli. Selain itu, metode ini juga dapat digunakan untuk memperbaiki masalah seperti overfitting dan underfitting pada model. Dalam kesimpulannya, Per-Pixel Loss Functions adalah salah satu teknik yang sangat penting dalam pengembangan model AI dan dapat membantu meningkatkan kualitas gambar yang dihasilkan oleh model.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Per-Pixel Loss Functions.

Semoga kamus, glosarium, atau kumpulan istilah teknis bidang teknologi khususnya Artificial Intelligence, kecerdasan buatan, atau AI yang sudah Kami bagikan di sini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan para pembaca.

Jangan lupa kunjungi, baca, dan lihat juga pembahasan istilah lainnya di laman Kamus AI Kami.

Sumber (Referensi)

Glosarium Kamus AI ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi terkait (relevan) yang Kami anggap terpercaya termasuk seperti Wikipedia, Deep AI, Open AI, Oxford Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya. Kata Per-Pixel Loss Functions ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Deep Learning, Artificial Intelligence, Machine Learning dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf P. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan May tahun 2024.

Tinggalkan Komentar