## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 200 − 210 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3604

## Eksperimen Layer Pooling menggunakan Standar Deviasi untuk Klasifikasi Dataset Citra Wajah dengan Metode CNN
Yovi Pratama 1 , Errissya Rasywir 1,* , Fachruddin 2 , Desi Kisbianty 3 , Beni Irawan 2
1 Computer Science Faculty, Informatics Engineering Study Program, Universitas Dinamika Bangsa, Jambi, Indonesia
2 Computer Science Faculty, Information System Study Program, Universitas Dinamika Bangsa, Jambi, Indonesia
3 Computer Science Faculty, Computer System Study Program, Universitas Dinamika Bangsa, Jambi, Indonesia Email: 1 yovi.pratama@gmail.com, 2,* errissya.rasywir@gmail.com, 3 fachruddin.stikom@gmail.com, 4 desikisbianty@unama.ac.id 5 beben_delpiero@yahoo.co.id Email Penulis Koresponden: errissya.rasywir@gmail.com Submitted: 11/06/2023 ; Accepted: 29/06/2023 ; Published : 29/06/2023
Abstrak−Deep Learning khususnya Convolutional Neural Network (CNN) terbukti handal dalam mengolah data dari berbagai platform bahasa pemrograman dengan memanfaatkan deep learning . Dalam penelitian ini, kami melakukan modifikasi dengan perhitungan  variansi  statistik.  Modifikasi  yang  dilakukan  adalah  mengganti  perhitungan  pada Pooling  Layer yang  umumnya menggunakan  dua  rumus  yaitu max  pooling dan average  pooling .  Kami  menggunakan  standar  deviasi  untuk  mengubah  nilai intensitas gambar yang dikurangi. Dengan eksperimen penelitian yang dibangun diharapkan mampu melakukan pengenalan wajah sebagai indikator pengujian modifikasi. Eksperimen Layer Pooling menggunakan Standar Deviasi untuk Klasifikasi Dataset Citra Wajah dengan Metode CNN ini antara lain jenis dataset yang digunakan adalah dataset Aberdeen https://pics.stir.ac.uk/2D_face_sets.htm.    Dari  hasil  eksperimen  yang  dilakukan  diperoleh  bahwa  nilai  tertinggi  adalah  dengan menggunakan  fungsi aktivasi Elu dan optimizer Adagrad senilai 77.844% untuk penggunaan max pooling dan 79.844 % untuk pooling dengan  standar  deviasi.  Untuk  fungsi  aktivasi Selu dan  optimizer  RMSprop  senilai  77.986%  untuk  penggunaan max pooling dan 75.986%  untuk pooling dengan standar deviasi.  Nilai  tertinggi  dengan  fungsi  aktivasi Softplus dan  optimizer  Sgd senilai 77.844% untuk penggunaan max pooling dan 76.344% untuk pooling dengan standar deviasi. Untuk fungsi aktivasi Tanh dan optimizer Adadelta senilai 87.844% untuk penggunaan max pooling dan 85.844% untuk pooling dengan standar deviasi. Fungsi aktivasi Elu dan optimizer  Adam senilai 87.853% untuk penggunaan max pooling dan 85.285%  untuk pooling dengan standar deviasi. Dengan menggunakan fungsi aktivasi Elu dan optimizer  Adamax senilai 87.842% untuk penggunaan max pooling dan 86.242%  untuk pooling dengan standar deviasi.  Nilai tertinggi adalah dengan menggunakan fungsi aktivasi Elu dan optimizer Nadam  senilai  87.845%  untuk  penggunaan max  pooling dan  86.345%  untuk  penggunaan  perhitungan  standar  deviasi  sebagai pooling piksel. Dari keseluruhan eksperimen disebutkan bahwa penggunaan pooling dengan teknik nilai tertinggi atau max pooling masih memberikan nilai yang lebih baik dibanding menggunakan perhitungan standar deviasi dengan hasil tuning terbaik adalah menggunakan fungsi aktivasi Elu dan Optimiser Adam yakni sebesar 87.853%.
Kata Kunci : CNN; Citra; Eksperimen; Standar Deviasi; Deep Learning
Abstract− Deep Learning, especially the Convolutional Neural Network (CNN) has proven to be reliable in processing data from various  programming  language  platforms by  utilizing deep learning.  In this  study,  we  modified it  by  calculating  the  statistical variance. The modifications made are replacing calculations on the Pooling Layer which generally use two formulas, namely max pooling  and  average  pooling.  We  use  the  standard  deviation  to  change  the  reduced  image  intensity  value.  With  the  research experiments built, it is expected to be able to perform facial recognition as an indicator for testing modifications. The Layer Pooling experiment uses the Standard Deviation for Classifying Face Image Datasets with the CNN Method, including the type of dataset used is the Aberdeen dataset https://pics.stir.ac.uk/2D_face_sets.htm. From the results of the experiments conducted, it was found that the highest value was using the Elu activation function and the Adagrad optimizer worth 77.844% for max pooling and 79.844% for pooling with a standard deviation. The Cellu activation function and the RMSprop optimizer are 77.986% for max pooling and 75.986% for pooling with a standard deviation. The highest score with the Softplus activation function and the Sgd optimizer  is 77.844% for max pooling usage and 76.344% for pooling with standard deviation. The Tanh activation function and the Adadelta optimizer are 87.844% for max pooling and 85.844% for pooling with a standard deviation. The Elu activation function and the Adam optimizer are 87.853% for the use of max pooling and 85.285% for pooling with a standard deviation. By using the Elu activation function and the Adamax optimizer, the value is 87.842% for max pooling and 86.242% for pooling with a standard deviation. The highest score is using the Elu activation function and the Nadam optimizer with a value of 87.845% for max pooling usage and 86.345% for using standard deviation calculations as pixel pooling. From all experiments it was stated that the use of pooling with the highest value technique or max pooling still gave a better value than using the standard deviation calculation with the best tuning results using the Elu activation function and Adam's Optimiser, which was 87.853%.
Keywords: CNN; Image; Experiment; Standard Deviation; Deep Learning

## 1. PENDAHULUAN
Pengenalan  dengan  menggunakan  data  biometrik,  sepert  citra  wajah,  sidik  jari,  telapak  tangan,  pola  iris  mata  dan lainnya  sangat  dapat  diandalkan.  Penggunaan biometric tersebut  dapat  digunakan  untuk  proses  otentifikasi, identifikasi, klasifikasi, deteksi, segmentasi dan pekerjaan lainya untuk task pengenalan pola dari data citra [1]–[3]. Pengenalan  pola  dengan  karakteristik  fisiologis  (seperti  sidik  jari,  pola  iris,  wajah,  dan  siluet  tangan)  merupakan pengenalan pola citra yang memiliki karakteristik fisik yang relatif stabil [4]–[6].  Metode deep learning yang dikenali sebagai  suatu  kemajuan  yang  sangat  pesat  dalam  ilmu  kecerdasan  buatan. Deep  Learning mampu  meningkatkan akurasi  terhadap  berbagai  tugas  pada  berbagai  fokus  dalam  pengolahan  citra  [7]–[10].  Dalam  penelitian  ini,  akan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 200 − 210 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3604
digunakan  salah  satu  metode  yang  paling  handal  untuk  tugas  pengolahan  citra  dari  seluruh  varian  pembelajaran mendalam [8], [10].
Metode  terhandal  dalam  proses  mengolah  citra  baik  citra biometric atau  non-biometrik  adalah  algoritma Jaringan syaraf Konvolusional atau dalam istilahnya disebut Convolutional Neural  Network (CNN)  [3], [11]–[13]. Convolutional  Neural  Network merupakan  sebuah  metode  yang  pembelajaran  mesin  ( machine  learning) yang dibangun  dari  perbaikan  terus-menerus  pada  bagian  jaringannya  yang  berlapis-lapis  atau  disebut Multi-Layer Perceptron (MLP)  [12],  [14]–[16].  Kelebihan  dari  metode  CNN  dikenal  sebagai  metode  khusus  pengolahan  citra yanga secara otomatis mengekstraksi fitur uatama pada sebuah gambar tanpa melalui ektraksi fitur manual. Selain itu, metode CNN juga  terbukti mampu lebih efisien dibandingkan metode neural network lainnya terutama untuk memori dan kompleksitas dalam mengolah gambar digital  [14], [17].
CNN yang merupakan bagian dari Deep Neural Network , memiliki banyak tingkat jaringan didalamnya [18]– [21]. Seperti yang dikatakan terdapat banyaknya jenis lapisan dalam algoritma CNN [3], [16], [22], penelitian ini akan melakukan  modifikasi  perhitungan  dari  dalam  jenis-jenis  lapisannya  [12],  [23],  [24].  Algoritma  berbasis  Jaringan Syaraf terinspirasi dari cara kerja bagian otak manusia yaitu Visual Cortex. Korteks visual adalah bagian dari otak manusia yang bertanggung jawab untuk memproses informasi visual dari dunia luar. Ini memiliki berbagai lapisan dan setiap lapisan memiliki fungsinya sendiri yaitu setiap lapisan mengekstrak beberapa informasi dari gambar atau visual  apa  pun  dan  akhirnya  semua  informasi  yang  diterima  dari  setiap  lapisan  digabungkan  dan  gambar/visual tersebut ditafsirkan atau diklasifikasikan [8], [25], [26].
Demikian pula, CNN memiliki berbagai filter, dan setiap filter mengekstrak beberapa informasi dari gambar seperti  tepi,  berbagai  jenis  bentuk  (vertikal,  horizontal,  bulat),  dan  kemudian  semua  ini  digabungkan  untuk mengidentifikasi  gambar.  Kelemahan  JST  konvesional  adalah  terlalu  banyak  perhitungan  untuk  model  JST  untuk melatih  gambar  berukuran  besar  dan  berbagai  jenis  saluran  gambar  [27].  Kerugian  berikutnya  adalah  tidak  dapat menangkap semua informasi dari sebuah gambar sedangkan model CNN dapat menangkap dependensi spasial dari gambar. Alasan lainnya adalah ANN sensitif terhadap letak objek pada citra yaitu jika lokasi atau tempat objek yang sama berubah maka tidak akan dapat diklasifikasikan dengan baik. Dengan komponen CNN yang mempunyai model yang bekerja dalam dua langkah: ekstraksi fitur dan Klasifikasi. Secara umum, CNN terdiri dari lapisan input, lapisan konvolusi, fully-connected layer , dan lapisan output. Pada bagian pooling perhitungan dilakukan secara konvensional antara lain dengan metode max pooling dan average pooling . Sampai saat ini perhitungan pada layer pooling perlu dilakukan dengan metode pooling yang lain.
Beberapa Penelitian terdahulu yang melakukan penelitian mengenai modifikasi CNN pada layer pooling antara lain adalah “ Interpretation of intelligence in CNN-pooling processes: a methodological survey ”  penelitian ini Artikel ini menyajikan pemilihan fitur global nilai, probabilitas, peringkat, dan domain yang diubah untuk ditangani di layer pooling [28]. Pada penelitian dengan judul “ Particular object retrieval with integral max-pooling of CNN activations ” mengggunakan  gambar  integral  untuk  ditangani max-pooling pada  aktivasi  lapisan  konvolusional,  memungkinkan kita melokalkan objek yang cocok secara efisien [28]. Penelitian dengan judul “ Cross-convolutional-layer pooling for image  recognition ”  mengusulkan  cara  baru  untuk  mengekstraksi  representasi  gambar  dari  dua  lapisan konvolusional[13].  Penelitian  “ Mixed  pooling  for  convolutional  neural  networks” menggunakan pooling sebagai penggabungan  operasi  deterministik  dengan  prosedur  stokastik  dengan  secara  acak  menggunakan  metode pengumpulan maksimum dan pengumpulan rata-rata konvensional [12].
Dalam statistika, perhitungan dengan max pooling merupakan pooling piksel dari hasil pencarian nilai tertinggi dan average  pooling sebagai  nilai  rerata.  Pada  peneltiian  ini,  kami  melakukan  modifikasi  yang    dengan  varian perhitungan  statistik.  Modifikasi  yang  dilakukan  adalah  mengganti  perhitungan  pada Pooling  Layer yang  pada umumnya  menggunakan  dua  rumus  yakni max  pooling dan average  pooling .  Kami  menggunakan  standar  deviasi untuk menggantikan nilai intensitas citra yang direduksi. Dengan eksperimen riset yang dibangun diharapkan dapat melakukan pengenalan wajah sebagai indikator pengujian modifikasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.2 Kerangka Kerja Penelitian
Batasan  masalah  Eksperimen  Layer  Pooling  menggunakan  Standar  Deviasi  untuk  Klasifikasi  Dataset  Citra  Wajah dengan  Metode  CNN  ini  antara  lain  jenis  dataset  yang  digunakan  adalah  dataset Aberdeen https://pics.stir.ac.uk/2D_face_sets.htm.  Untuk  Metode  pengenalan  citra  yang  digunakan  adalah Convolutional Neural Network (CNN). Evaluasi pengenalan yang digunakan adalah akurasi dan confussion matrix. Modifikasi yang dilakukan dengan mengubah rumus max pooling dan average pooling dengan rumus standar deviasi. Dengan tujuan antara  lain  adalah  untuk  melakukan  Modifikasi Layer  Pooling menggunakan  Standar  Deviasi  pada  CNN  untuk Pengenalan  Citra  Wajah  Manusia,  serta  Melakukan  evaluasi  dan  analisis  terhadap  Modifikasi  Layer Pooling menggunakan  Standar  Deviasi  pada  CNN  untuk  Pengenalan  Citra  Wajah  Manusia.  Kerangka  kerja  penelitian Modifikasi Layer Pooling menggunakan Standar Deviasi  pada CNN untuk  Klasifikasi  Citra Wajah Manusia dapat dilihat pada Gambar 1 berikut, gambar ini merepresentasikan tahapan proses yang dilakukan dalam penelitian agar penelitian dapat berjalan dengan baik dan tujuan yang telah ditetapkan dapat tercapai.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 200 − 210 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3604
s
Gambar  1. Bagan Alur Metodologi Modifikasi Layer Pooling menggunakan Standar Deviasi pada CNN untuk Pengenalan Citra Wajah Manusia
a. Penelitian Awal
Masalah yang dibahas adalah bagaimana Modifikasi Layer Pooling menggunakan Standar Deviasi pada CNN untuk  Pengenalan  Citra  Wajah  Manusia . Teori  yang  diambil  tentang  kode  program, deep  learning , Convolutional neural network, akan diujikan guna melakukan eksperimen yang dibahas dalam penelitian ini.
b. Pengumpulan Data Kode program untuk dipersiapkan dalam eksperimen.
Data  diambil  dari  beberapa  proyek  perangkat  lunak  berupa  kode  program.  Kode  program  ini  akan ditransformasi menjadi dataset dengan feature adalah berupa term yang berasal dari sintak pemrograman.  Selanjutnya data testing dan data training akan dibagi menjadi  dua bagian yakni  data training berasal  dari  kode program  yang telah diberikan label sebagai kelas plagiat atau tidak.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 200 − 210 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3604
Gambar  3. Cuplikan Citra Dari Dataset Aberdeen
c. Merancang  &  Implementasi  Modifikasi Layer  Pooling menggunakan  Standar  Deviasi  pada  CNN  untuk Pengenalan Citra Wajah Manusia .
Kegiatan  ini  berupa  pengukuran  perangkat  lunak  yang  mana  hasil  pengukuran  tersebut  digunakan  dalam melakukan  Modifikasi Layer  Pooling menggunakan  Standar  Deviasi  pada  CNN  untuk  Klasifikasi  Citra  Wajah Manusia. Kemudian hasil deteksi akan dievaluasi dengan menggunakan Akurasi.
𝑠 =   √ ∑(𝑥−𝑥 ̅ ) 2 𝑛−1 (2)
Keterangan  : S  = Standar Deviasi Data Intensitas Citra yang di uji X   = Data Intensitas Citra yang di uji n   =  Jumlah Semua Data Intensitas Citra yang di uji Algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN)  ini  memiliki  jaringan  terdiri  dari  lapisan  input,  5  lapisan konvolusi, 3 fully connected layer , dan lapisan outputdapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 4. Visualisasi Layer dalam Algoritma Convolutional Neural Network

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 200 − 210 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3604
Pada  gambar  7  di  atas  bagian  yang  layer  bernama Pooling  Layer pada  umumnya  dilakukan  dengan menggunakan  perhitungan  max  layer  ataupun  average  layer.  Namun  modifikasi  pada  penelitian  ini  menggunakan perhitungan standar deviasi yang rumusnya telah dijelaskan pada langkah ke-3 sebelum poin ini.
d. Melakukan Eksperimen dengan Kode program
Kegiatan ini melakukan eksperimen dengan cara melakukan Modifikasi Layer Pooling menggunakan Standar Deviasi pada CNN untuk Pengenalan Citra Wajah Manusia. Pengenalan dilakukan dengan alur yang terdapat pada gambar 8. Setelah selesai di training selanjutnya proses testing . Proses testing ini terdiri dari model classifier dengan pengujian  menggunakan  data  test  untuk  melakukan  label  prediction,  selanjutnya  dilaukan detection dan metric evaluation untuk mengevaluasi hasil eksperimen.
e. Hasil awal  Modifikasi Layer Pooling menggunakan Standar Deviasi  pada CNN untuk Pengenalan Citra Wajah Manusia .
Kegiatan  ini  pelaporan  hasil  eksperimen  awal  dari  alur  sistem  pada  gambar  8  dengan  cara  melakukan komparasi terhadap Kode program terhadap data Modifikasi Layer Pooling menggunakan Standar Deviasi pada CNN untuk Pengenalan Citra Wajah Manusia.
Gambar 5. Lapisan yang akan dikenakan Modifikasi ( feature Extraction )
f. Progress  Report eksperimen.
Kegiatan ini dilakukan untuk melaporkan langkah kegiatan apa saja yang telah dilakukan setelah eksperimen awal diperoleh dengan cara melakukan komparasi terhadap Modifikasi Layer Pooling menggunakan Standar Deviasi pada CNN untuk Pengenalan Citra Wajah Manusia.
g. Evaluasi Akhir Modifikasi Layer Pooling menggunakan Standar Deviasi pada CNN untuk Pengenalan Citra Wajah Manusia .
Pada kegiatan ini dilakukan evaluasi akhir terhadap Modifikasi Layer Pooling menggunakan Standar Deviasi pada CNN untuk Klasifikasi Citra Wajah Manusia.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
.Pada bagian ini, akan dijelaskan hasil dari eksperimen Layer Pooling Experiment with Standard Deviation for Facial Image Dataset Classification using CNN.

## 3.1 Analisis Hasil Implementasi  Modifikasi Layer Pooling
Pada bagian ini dijelaskan hasil implementasi dari alur metodologi Modifikasi Layer Pooling menggunakan Standar Deviasi pada CNN untuk Pengenalan Citra Wajah Manusia dengan dataset Aberdeen.  Eksperimen yang kami lakukan adalah  di  bagian Pooling  Layer yakni  pemilihan  piksel  untuk  mereduksi  citra  terpilih  sebagai  fitur  menggunakan menggunakan  perhitungan  standar  deviasi.  Pada  umumnya,  bagian  yang  layer  bernama Pooling  Layer dilakukan dengan  menggunakan  perhitungan max  layer ataupun average  layer .  Namun  modifikasi  pada  penelitian  ini menggunakan perhitungan standar deviasi. Selain itu kami juga melakukan percobaannya pada bagian fully Connected Layer dengan menggunakan beberapa jenis fungsi aktivasi dan optimizer sebagai proses tuning untuk mendapatkan jaringan terbaik dalam melakukan klasifikasi dataset aberdeen.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 200 − 210 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3604
Gambar 6. Cuplikan Implementasi  Dari Proses Inisialisasi Pembacaan Dataset Aberdeen
Gambar 6 di atas cuplikan implementasi  dari proses inisialisasi pembacaan dataset aberdeen yang dilakukan dalam  penelitian  modifikasi layer  pooling menggunakan  standar  deviasi  pada  cnn  untuk  pengenalan  citra  wajah manusia  ini.  proses  ini  adalah  langkah  awal  program  yang  dibangun  dengan  bahasa  pemrograman Python  sebagai tools  pengujian  eksperimen.  Dalam  bahasa  pemrograman  ini  sudah  banyak  terdapat  library  dan  fungsi  yang mendukung pekerjaan untuk proses inisialisasi pembacaan dataset Aberdeen pada penelitian ini.
Gambar 7. Cuplikan Implementasi  Dari Proses Inisialisasi Praproses Dataset Aberdeen
Gambar 7 di atas Cuplikan Implementasi  Dari Proses Inisialisasi Praproses Dataset Aberdeen yang dilakukan dalam  penelitian  modifikasi layer  pooling menggunakan  standar  deviasi  pada  CNN  untuk  pengenalan  citra  wajah manusia  ini.  proses  ini  adalah  langkah  awal  program  yang  dibangun  dengan  bahasa  pemrograman Python  sebagai tools pengujian  eksperimen.  Dalam  bahasa  pemrograman  ini  sudah  banyak  terdapat library dan  fungsi  yang mendukung pekerjaan untuk proses Cuplikan Implementasi  Dari Proses Inisialisasi Praproses Dataset Aberdeen pada penelitian ini.
Gambar 8. Cuplikan Implementasi  Dari Feature Extraction dengan Convolutional Layer dan Pooling Layer serta Fungsi Aktivasi
Gambar 8 di atas Cuplikan Implementasi  Dari Feature Extraction dengan Convolutional Layer dan Pooling Layer serta Fungsi Aktivasi yang dilakukan dalam penelitian modifikasi layer pooling menggunakan standar deviasi pada CNN untuk pengenalan citra wajah manusia ini. proses ini adalah langkah awal program yang dibangun dengan bahasa  pemrograman  Python  sebagai  tools  pengujian  eksperimen.  Dalam  bahasa  pemrograman  ini  sudah  banyak terdapat library dan fungsi yang mendukung pekerjaan untuk proses Cuplikan Implementasi  Dari Feature Extraction dengan Convolutional Layer dan Pooling Layer serta Fungsi Aktivasi pada penelitian ini.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 200 − 210 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3604
Gambar 9. Cuplikan Implementasi  Proses Flattering Output dari Feature Layer .
Gambar 9 di atas Cuplikan Implementasi  Proses Flattering Output dari Feature Layer yang dilakukan dalam penelitian modifikasi layer pooling menggunakan standar deviasi pada CNN untuk pengenalan citra wajah manusia ini.  proses  ini  adalah  langkah  awal  program  yang  dibangun  dengan  bahasa  pemrograman  Python  sebagai  tools pengujian eksperimen. Dalam bahasa pemrograman ini sudah banyak terdapat library dan fungsi yang mendukung pekerjaan untuk proses Cuplikan Implementasi  Proses Flattering Output dari Feature Layer pada penelitian ini.
Gambar 10. Cuplikan Implementasi Tunning Optimizer pada Fully-Connected Layer.
Gambar 10 di atas Cuplikan Implementasi Tunning Optimizer pada Fully-Connected Layer yang dilakukan dalam  penelitian  modifikasi layer  pooling menggunakan  standar  deviasi  pada  CNN  untuk  pengenalan  citra  wajah manusia  ini.  proses  ini  adalah  langkah  awal  program  yang  dibangun  dengan  bahasa  pemrograman Python  sebagai tools  pengujian  eksperimen.  Dalam  bahasa  pemrograman  ini  sudah  banyak  terdapat library dan  fungsi  yang mendukung pekerjaan untuk  proses  Cuplikan Implementasi Tunning  Optimizer pada Fully-Connected Layer pada penelitian ini.

## 3.2 Analisis Hasil Eksperimen pada Modifikasi Layer Pooling  dan Fully Connected Layer
Pada  bagian  ini  ditampilkan  hasil  eksperimen  dari  klasifikasi  dataset  Aberdeen  dengan  menggunakan  algoritma Convolutional Neural network . Sebagaimana yang diketahui, algoritma Convolutional Neural Network adalah salah satu pembelajaran mesin yang lebih mendalam dibanding algoritma pada machine learning pada umumnya. Dimana Algoritma Convolutional  Neural  network memiliki  dua  lapisan  utama  yakni  lapisan  yang  bekerja  sebagai  feature Extraction  yang  berisi Convolution  Layer dan Pooling  Layer ,  Lalu  lapisan  berikutnya  yang  bertugas  melakukan pekerjaan klasifikasi  untuk dataset  pada penelitian ini. Lapisan ini disebut  juga Fully Connected Layer yang berisi layer-layer pada umumnya sebuah jaringan syaraf tiruan. Pekerjaan experiment kami berada di kedua layer ini. Pada  layer feature  Extraction kami  mencoba  melakukan  perhitungan  yang  berbeda  pada  CNN  biasa.   Pada CNN biasa, Pooling Layer biasanya menggunakan Teknik pooling dengan mengambil nilai piksel terbesar dari sebuah blok  citra  keluaran convolutional yang  berukuran  2  x  2,  teknik  ini  disebut  dengan Max  Pooling . Ada  juga  teknik pooling dengan menggunakan Average Pooling , pada teknik ini dihitung nilai rata-rata dari 4 piksel yang berada dalam blok ukuran 2 x 2. Namun dalam penelitian ini, pada layer pooling dalam jaringan CNN kami, digunakan nilai standar deviasi  yang  di  hitung  dengan  rumus  pada  nomor  1  untuk  memperoleh  nilai  hasil pooling .    Namun,  dalam eksperimennya kami tetap melakukan pooling secara normal menggunakan nilai max pooling . Untuk nilai average pooling kami  belum menggunakannya  sebagai  eksperimen.  Untuk  eksperimen  pada  bagian fully  connected  Layer , juga dilakukan, kami melakukan tuning pada bagian Activation Function dan juga pada bagian optimizer. Beberapa jenis Activation Function yang kami gunakan dalam tuning antara lain adalah Relu, Linear, Sigmoid, Softmax, Tanh, Elu, Selu, Softplus, Softsign dan Hard_Sigmoid . Selanjutnya, untuk jenis optimizer yang digunakan adalah Adagrad, RMSprop, Sgd, Adadelta, Adam, Adamax dan Nadam.
Tabel  1. Hasil Eksperimen Pooling Layer dan Activation Function dan Optimizer dengan Adagrad.
No Experiment in Fully Connected Layer Percentage Accuration Activation Function Optimizer Max Pooling  StdDev Pooling 1 Relu Adagrad 76.742 78.742 2 Linear Adagrad 71.132 73.132 3 Sigmoid Adagrad 75.787 77.787 4 Softmax Adagrad 76.742 78.742 5 Tanh Adagrad 75.123 77.123 6 Elu Adagrad 77.844 79.844 7 Selu Adagrad 76.234 78.234 8 Softplus Adagrad 77.845 79.845 9 Softsign Adagrad 72.573 74.573 10 Hard_Sigmoid Adagrad 75.123 77.123

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 200 − 210 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3604
Tabel    1 di  atas adalah hasil eksperimen Pooling Layer dan Activation Function dan optimizer pada bagian fully  connected  Layer. Tabel  diatas  adalah  hasil tuning jenis Activation  Function  Relu,  Linear,  Sigmoid,  Softmax, Tanh,  Elu,  Selu,  Softplus,  Softsign dan Hard_Sigmoid dengan  jenis  oprimizer  Adagrad.  Sebelumnya  pada  bagian feature  layer dibagian pooling kami  melakukan reduksi  dimensi  dari  blok  2  x  2  piksel  dengan  menggunakan max pooling yang kami bandingkan dengan pooling dengan standar deviasi. Dari hasil percobaan tersebut dihasilkan nilai tertinggi adalah dengan menggunakan fungsi aktivasi Elu dan optimizer Adagrad senilai 77.844% untuk penggunaan max pooling dan 79.844 % untuk penggunaan perhitungan standar deviasi sebagai pooling piksel.
Tabel  2. Hasil Eksperimen Pooling Layer dan Activation Function dan Optimizer dengan Adagrad.
No Experiment in Fully Connected Layer Percentage Accuration Activation Function Optimizer Max Pooling  StdDev Pooling 1 Relu RMSprop 77.853 75.853 2 Linear RMSprop 76.742 74.742 3 Sigmoid RMSprop 77.856 75.856 4 Softmax RMSprop 75.489 73.489 5 Tanh RMSprop 76.896 74.896 6 Elu RMSprop 75.268 73.268 7 Selu RMSprop 77.986 75.986 8 Softplus RMSprop 77.974 75.974 9 Softsign RMSprop 72.976 70.976 10 Hard_Sigmoid RMSprop 75.254 73.254
Tabel    2 di  atas adalah hasil eksperimen Pooling Layer dan Activation Function dan optimizer pada bagian fully connected Layer dengan hasil tuning jenis Activation Function Relu, Linear, Sigmoid, Softmax, Tanh, Elu, Selu, Softplus, Softsign dan Hard_Sigmoid menggunakan jenis oprimizer RMSprop. Sebelumnya pada bagian feature layer dibagian pooling kami melakukan reduksi  dimensi  dari  blok  2 x 2 piksel  dengan menggunakan max pooling yang kami  bandingkan  dengan  pooling  dengan  standar  deviasi.  Dari  hasil  percobaan  tersebut  dihasilkan  nilai  tertinggi adalah dengan menggunakan fungsi aktivasi Selu dan optimizer RMSprop senilai 77.986 % untuk penggunaan max pooling dan 75.986% untuk penggunaan perhitungan standar deviasi sebagai pooling piksel.
Tabel  3. Hasil Eksperimen Pooling Layer dan Activation Function dan Optimizer dengan Adagrad.
No Experiment in Fully Connected Layer Percentage Accuration Activation Function Optimizer Max Pooling  StdDev Pooling 1 Relu Sgd 76.742 75.242 2 Linear Sgd 71.132 69.632 3 Sigmoid Sgd 75.787 74.287 4 Softmax Sgd 76.422 74.922 5 Tanh Sgd 75.787 74.287 6 Elu Sgd 76.734 75.234 7 Selu Sgd 75.123 73.623 8 Softplus Sgd 77.844 76.344 9 Softsign Sgd 72.573 71.073 10 Hard_Sigmoid Sgd 75.123 73.623
Tabel    3 di  atas adalah hasil eksperimen Pooling Layer dan Activation Function dan optimizer pada bagian fully connected Layer dengan hasil tuning jenis Activation Function Relu, Linear, Sigmoid, Softmax, Tanh, Elu, Selu, Softplus,  Softsign dan Hard_Sigmoid menggunakan  jenis  oprimizer  Sgd.  Sebelumnya  pada  bagian feature  layer dibagian pooling kami  melakukan reduksi  dimensi  dari  blok  2 x 2 piksel  dengan menggunakan max pooling yang kami  bandingkan  dengan  pooling  dengan  standar  deviasi.  Dari  hasil  percobaan  tersebut  dihasilkan  nilai  tertinggi adalah  dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi Softplus dan  optimizer  Sgd  senilai 77.844 %  untuk  penggunaan  max pooling dan 76.344% untuk penggunaan perhitungan standar deviasi sebagai pooling piksel.
Tabel  4. Hasil Eksperimen Pooling Layer dan Activation Function dan Optimizer dengan Adagrad .
No Experiment in Fully Connected Layer Percentage Accuration Activation Function Optimizer Max Pooling  StdDev Pooling 1 Relu Adadelta 86.456 84.456 2 Linear Adadelta 85.787 83.787 3 Sigmoid Adadelta 86.742 84.742 4 Softmax Adadelta 85.734 83.734 5 Tanh Adadelta 87.844 85.844 6 Elu Adadelta 82.573 80.573

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 200 − 210 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3604
7 Selu Adadelta 86.234 84.234 8 Softplus Adadelta 87.845 85.845 9 Softsign Adadelta 82.573 80.573 10 Hard_Sigmoid Adadelta 85.462 83.462
Tabel    4 di  atas adalah hasil eksperimen Pooling Layer dan Activation Function dan optimizer pada bagian fully connected Layer dengan hasil tuning jenis Activation Function Relu, Linear, Sigmoid, Softmax, Tanh, Elu, Selu, Softplus, Softsign dan Hard_Sigmoid menggunakan jenis oprimizer Adadelta. Sebelumnya pada bagian feature layer dibagian pooling kami melakukan reduksi  dimensi  dari  blok  2 x 2 piksel  dengan menggunakan max pooling yang kami  bandingkan  dengan  pooling  dengan  standar  deviasi.  Dari  hasil  percobaan  tersebut  dihasilkan  nilai  tertinggi adalah dengan menggunakan fungsi aktivasi Tanh dan optimizer Adadelta senilai 87.844 % untuk penggunaan max pooling dan 85.844% untuk penggunaan perhitungan standar deviasi sebagai pooling piksel.
Tabel  5. Hasil Eksperimen Pooling Layer dan Activation Function dan Optimizer dengan Adagrad.
No Experiment in Fully Connected Layer Percentage Accuration Activation Function Optimizer Max Pooling  StdDev Pooling 1 Relu Adam 85.324 85.252 2 Linear Adam 86.752 84.357 3 Sigmoid Adam 85.857 85.623 4 Softmax Adam 87.123 83.623 5 Tanh Adam 85.123 86.353 6 Elu Adam 87.853 85.285 7 Selu Adam 86.785 86.345 8 Softplus Adam 87.845 80.734 9 Softsign Adam 82.234 84.245 10 Hard_Sigmoid Adam 85.745 84.245
Tabel    5 di  atas adalah hasil  eksperimen Pooling Layer dan Activation Function dan optimizer pada bagian fully connected Layer dengan hasil tuning jenis Activation Function Relu, Linear, Sigmoid, Softmax, Tanh, Elu, Selu, Softplus,  Softsign dan Hard_Sigmoid menggunakan  jenis  oprimizer  Adam.  Sebelumnya  pada  bagian feature  layer dibagian pooling kami melakukan reduksi  dimensi  dari  blok  2 x 2 piksel  dengan menggunakan max pooling yang kami  bandingkan  dengan  pooling  dengan  standar  deviasi.  Dari  hasil  percobaan  tersebut  dihasilkan  nilai  tertinggi adalah dengan menggunakan fungsi aktivasi Elu dan optimizer Adam senilai 87.853 % untuk penggunaan max pooling dan 85.285% untuk penggunaan perhitungan standar deviasi sebagai pooling piksel.
Tabel  6. Hasil Eksperimen Pooling Layer dan Activation Function dan Optimizer dengan Adagrad.
No Experiment in Fully Connected Layer Percentage Accuration Activation Function Optimizer Max Pooling  StdDev Pooling 1 Relu Adamax 86.842 85.242 2 Linear Adamax 81.845 80.245 3 Sigmoid Adamax 85.956 84.356 4 Softmax Adamax 86.231 84.631 5 Tanh Adamax 85.754 84.154 6 Elu Adamax 87.842 86.242 7 Selu Adamax 86.842 85.242 8 Softplus Adamax 87.732 86.132 9 Softsign Adamax 82.473 80.873 10 Hard_Sigmoid Adamax 85.753 84.153
Tabel   6 atas adalah hasil eksperimen Pooling Layer dan Activation Function dan optimizer pada bagian fully connected  Layer dengan  hasil tuning jenis Activation  Function  Relu,  Linear,  Sigmoid,  Softmax,  Tanh,  Elu,  Selu, Softplus, Softsign dan Hard_Sigmoid menggunakan jenis oprimizer Adamax. Sebelumnya pada bagian feature layer dibagian pooling kami melakukan reduksi  dimensi  dari  blok  2 x 2 piksel  dengan menggunakan max pooling yang kami  bandingkan  dengan  pooling  dengan  standar  deviasi.  Dari  hasil  percobaan  tersebut  dihasilkan  nilai  tertinggi adalah  dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi Elu dan  optimizer  Adamax  senilai 87.842 %  untuk  penggunaan  max pooling dan 86.242% untuk penggunaan perhitungan standar deviasi sebagai pooling piksel.
Tabel  7. Hasil Eksperimen Pooling Layer dan Activation Function dan Optimizer dengan Adagrad.
No Experiment in Fully Connected Layer Percentage Accuration Activation Function Optimizer Max Pooling  StdDev Pooling 1 Relu Nadam 82.523 81.023 2 Linear Nadam 85.753 84.253

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 200 − 210 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3604
3 Sigmoid Nadam 85.845 84.345 4 Softmax Nadam 86.234 84.734 5 Tanh Nadam 85.754 84.254 6 Elu Nadam 87.845 86.345 7 Selu Nadam 85.634 84.134 8 Softplus Nadam 86.742 85.242 9 Softsign Nadam 85.744 84.244 10 Hard_Sigmoid Nadam 87.853 86.353
Tabel  7  atas adalah hasil eksperimen Pooling Layer dan Activation Function dan optimizer pada bagian fully connected  Layer dengan  hasil tuning jenis Activation  Function  Relu,  Linear,  Sigmoid,  Softmax,  Tanh,  Elu,  Selu, Softplus, Softsign dan Hard_Sigmoid menggunakan jenis oprimizer Nadam. Sebelumnya pada bagian feature layer dibagian pooling kami melakukan reduksi  dimensi  dari  blok  2 x 2 piksel  dengan menggunakan max pooling yang kami  bandingkan  dengan  pooling  dengan  standar  deviasi.  Dari  hasil  percobaan  tersebut  dihasilkan  nilai  tertinggi adalah  dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi Elu dan  optimizer  Nadam  senilai 87.845 %  untuk  penggunaan max pooling dan 86.345% untuk penggunaan perhitungan standar deviasi  sebagai pooling piksel. Nilai ini  menunjukan bahwa hasil tuning terbaik pada jaringan CNN yang dibangun untuk dataset Abeerdeen ini yakni menggunakan Elu dan  Nadam.  Dan  Penggunaan  nilai  standar  deviasi  sebagai pooling pada  piksel  citra  di layer  pooling belum memberikan nilai yang lebih baik dibandingkan dengan penggunaan nilai Max Pooling .

## 4. KESIMPULAN
Eksperimen Layer Pooling menggunakan Standar Deviasi untuk Klasifikasi Dataset Citra Wajah dengan Metode CNN ini antara lain jenis dataset yang digunakan adalah dataset Aberdeen https://pics.stir.ac.uk/2D_face_sets.htm. Untuk Metode pengenalan citra yang digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN). Evaluasi pengenalan yang digunakan  adalah  akurasi.  Modifikasi  yang  dilakukan  dengan  mengubah  rumus max  pooling dan average  pooling dengan  rumus  standar  deviasi.  Dengan  tujuan  untuk  evaluasi  dan  analisis  terhadap  Modifikasi  Layer Pooling menggunakan  Standar  Deviasi  pada  CNN  untuk  Pengenalan  Citra  Wajah  Manusia.    Dari  hasil  eksperimen  yang dilakukan diperoleh bahwa nilai tertinggi adalah dengan menggunakan  fungsi aktivasi Elu dan optimizer Adagrad senilai 77.844% untuk penggunaan max pooling dan 79.844 % untuk pooling dengan standar deviasi. Untuk fungsi aktivasi Selu dan optimizer RMSprop senilai 77.986% untuk penggunaan max pooling dan 75.986% untuk pooling dengan  standar  deviasi.  Nilai  tertinggi  dengan  fungsi  aktivasi Softplus dan  optimizer  Sgd  senilai  77.844%  untuk penggunaan  max pooling dan  76.344%  untuk pooling dengan  standar  deviasi.  Untuk  fungsi  aktivasi Tanh dan optimizer  Adadelta  senilai  87.844%  untuk  penggunaan max  pooling dan  85.844%  untuk pooling dengan  standar deviasi. Fungsi aktivasi Elu dan optimizer Adam senilai 87.853% untuk penggunaan max pooling dan 85.285% untuk pooling dengan standar deviasi.  Dengan menggunakan fungsi  aktivasi Elu dan optimizer  Adamax senilai  87.842% untuk  penggunaan max pooling dan 86.242%  untuk pooling dengan standar deviasi.  Nilai tertinggi  adalah dengan menggunakan fungsi aktivasi Elu dan optimizer Nadam senilai 87.845% untuk penggunaan max pooling dan 86.345% untuk penggunaan perhitungan standar deviasi sebagai pooling piksel. Dari keseluruhan eksperimen disebutkan bahwa penggunaan pooling dengan teknik nilai tertinggi atau max pooling masih memberikan nilai yang lebih baik dibanding menggunakan perhitungan standar deviasi dengan hasil tuning terbaik adalah menggunakan fungsi aktivasi Elu dan Optimiser Adam yakni sebesar 87.853%.

## ACKNOWLEDGMENT
Terima kasih kepada Sivitas Akademika UNAMA serta Yayasan Dinamika Bangsa atas dukungan moril dan materil sehingga penulisan artikel ilmiah ini dapat diselesaikan dengan baik. Artikel ini adalah luaran wajib dari penelitian Hibah UNAMA dengan judul “Modifikasi Layer Pooling menggunakan Standar Deviasi pada CNN untuk Pengenalan Citra Wajah Manusia”.

## REFERENCES
[1] Fachruddin, Saparudin, E. Rasywir, and Y. Pratama, “Network and layer experiment using convolutional neural network for content based image retrieval work,” Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control., vol. 20, no. 1, pp. 118– 128, 2022, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v20i1.19759.
[2] Y. Pratama and E. Rasywir, “Eksperimen Penerapan Sistem Traffic Counting dengan Algoritma YOLO (You Only Look Once) V.4.,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 4, p. 1438, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3309.
[3] Z.  Wu  et  al.,  “MD-NDNet:  a  multi-dimensional  convolutional  neural  network  for  false-positive  reduction  in  pulmonary nodule detection,” Phys. Med. Biol., vol. 65, no. 23, p. 235053, Dec. 2020, doi: 10.1088/1361-6560/aba87c.
[4] T. M. Tamtelahitu, “Komparasi Algoritma Clustering dengan Dataset Penyebaran Covid-19 di Indonesia Periode Maret-Mei 2020,” J. Teknol. Technoscientia, vol. 13, no. 1, pp. 27–34, 2020.
[5] Fachruddin, Y. Pratama, E. Rasywir, D. Kisbianty, Hendrawan, and M. R. Borroek, “Real Time Detection on Face Side Image  with  Ear  Biometric  Imaging  Using  Integral  Image  and  Haar-Like  Feature,”  in  Proceedings  of  2018  International

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 200 − 210 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3604
Conference  on  Electrical  Engineering  and  Computer  Science,  ICECOS  2018,  2019,  pp.  165–170,  doi: 10.1109/ICECOS.2018.8605218.
[6] G. Aprilian Anarki, K. Auliasari, and M. Orisa, “PENERAPAN METODE HAAR CASCADE PADA APLIKASI DETEKSI MASKER,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 5, no. 1, pp. 179–186, 2021, doi: 10.36040/jati.v5i1.3214.
[7] S. Kornblith, J. Shlens, and Q. V. Le, “Do better imagenet models transfer better?,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., vol. 2019-June, pp. 2656–2666, 2019, doi: 10.1109/CVPR.2019.00277.
[8] M. Ju, H. Luo, Z. Wang, B. Hui, and  Z. Chang, “The application of improved YOLO V3 in multi-scale target detection,” Appl. Sci., vol. 9, no. 18, 2019, doi: 10.3390/app9183775.
[9] H.  Bunyamin,  Heriyanto,  S.  Novianti,  and  L.  Sulistiani,  “Topic  clustering  and  classification  on  final  project  reports: A comparison of traditional and modern approaches,” IAENG Int. J. Comput. Sci., vol. 46, no. 3, pp. 1–6, 2019.
[10]  G. Liu, J. C. Nouaze, P. L. T. Mbouembe, and J. H. Kim, “YOLO-tomato: A robust algorithm for tomato detection based on YOLOv3,” Sensors (Switzerland), vol. 20, no. 7, pp. 1–20, 2020, doi: 10.3390/s20072145.
[11]  S. K. Yoki Donzia and H. K. Kim, “Implementation of recurrent neural network with sequence to sequence model to translate language based on tensorflow,” Lect. Notes Eng. Comput. Sci., vol. 2237, pp. 375–379, 2018.
[12]  P.  Wanda  and  H.  J.  Jie,  “DeepSentiment:  Finding  malicious  sentiment  in  online  social  network  based  on  dynamic  deep learning,” IAENG Int. J. Comput. Sci., vol. 46, no. 4, pp. 1–12, 2019.
[13]  Z.  Wu  et  al.,  “MD-NDNet:  a  multi-dimensional  convolutional  neural  network  for  false-positive  reduction  in  pulmonary nodule detection,” Phys. Med. Biol., vol. 65, no. 23, p. 235053, 2020, doi: 10.1088/1361-6560/aba87c.
[14]  K. Celikmih, O. Inan, and H. Uguz, “Failure Prediction of Aircraft Equipment Using Machine Learning with a Hybrid Data Preparation Method,” Sci. Program., vol. 2020, pp. 1–10, 2020, doi: 10.1155/2020/8616039.
[15]  A.  P.  Rodrigues  et  al.,  “Real-Time  Twitter  Spam  Detection  and  Sentiment  Analysis  using  Machine  Learning  and  Deep Learning Techniques,” Comput. Intell. Neurosci., vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/5211949.
[16]  X. Li, L. Bing, W. Lam, and B. Shi, “Transformation Networks for Target-Oriented Sentiment Classification,” arxiv, 2018.
[17]  D.  Zhao,  Y.  Liu,  H.  Yin,  and  Z.  Wang,  “A  novel  multi-scale  CNNs  for  false  positive  reduction  in  pulmonary  nodule detection,” Expert Syst. Appl., vol. 207, p. 117652, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117652.
[18]  D.  Z.  Abidin,  S.  Nurmaini,  Erwin,  E.  Rasywir,  and  Y.  Pratama,  “Indoor  Positioning  System  in  Learning  Approach Experiments,” J. Electr. Comput. Eng., vol. 2021, 2021, doi: 10.1155/2021/6592562.
[19]  S.  Nurmaini, A.  Darmawahyuni, A.  N.  S.  Mukti,  M. N.  Rachmatullah,  F.  Firdaus,  and  B. Tutuko,  “Deep learning-based stacked  denoising  and  autoencoder  for  ECG  heartbeat  classification,”  Electron.,  vol.  9,  no.  1,  2020,  doi: 10.3390/electronics9010135.
[20]  A. B. Adege, H. P. Lin, G. B. Tarekegn, Y. Y. Munaye, and L. Yen, “An indoor and outdoor positioning using a hybrid of support vector machine and deep neural network algorithms,” J. Sensors, vol. 2018, 2018, doi: 10.1155/2018/1253752.
[21]  Y. Wang, J. Gao, Z. Li, and L. Zhao, “Robust and accurate Wi-Fi fingerprint location recognition method based on deep neural network,” Appl. Sci., vol. 10, no. 1, 2020, doi: 10.3390/app10010321.
[22]  J. Yu, B. Yang, J. Wang, J. K. Leader, D. O. Wilson, and J. Pu, “2D CNN versus 3D CNN for false-positive reduction in lung cancer screening,” J. Med. Imaging, vol. 7, no. 5, p. 51202, 2020, doi: 10.1117/1.JMI.7.5.051202.
[23]  F. Ullah, M. R. Naeem, L. Mostarda, and S. A. Shah, “Clone detection in 5G-enabled social IoT system using graph semantics and deep learning model,” Int. J. Mach. Learn. Cybern., 2021, doi: 10.1007/s13042-020-01246-9.
[24]  Y. Wang et al., “EV-gait: Event-based robust gait recognition using dynamic vision sensors,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit., vol. 2019-June, pp. 6351–6360, 2019, doi: 10.1109/CVPR.2019.00652.
[25]  D.  Spatharakis  et  al.,  “A scalable Edge  Computing  architecture  enabling  smart offloading  for  Location  Based  Services,” Pervasive Mob. Comput., vol. 67, p. 101217, 2020, doi: 10.1016/j.pmcj.2020.101217.
[26]  Hendry and R. C. Chen, “Using deep learning to predict user rating on imbalance classification data,” IAENG Int. J. Comput. Sci., vol. 46, no. 1, 2019.
[27]  Q.  Zheng,  X.  Tian,  M.  Yang,  and  H.  Wang,  “Differential  learning:  A  powerful  tool  for  interactive  content-based  image retrieval,” Eng. Lett., vol. 27, no. 1, pp. 202–215, 2019.
[28]  N. Akhtar and U. Ragavendran, “Interpretation of intelligence in CNN-pooling processes: a methodological survey,” Neural Comput. Appl., vol. 32, no. 3, pp. 879–898, 2020, doi: 10.1007/s00521-019-04296-5.