## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Kinerja Algoritma Optimasi Root-Mean-Square Propagation dan Stochastic Gradient Descent pada Klasifikasi Pneumonia Covid-19
Menggunakan CNN
Budi Nugroho #1 , Eva Yulia Puspaningrum #2 , M. Syahrul Munir *3
# Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Jl. Raya Rungkut Madya, Gunung Anyar, Surabaya
1 budinugroho.if@upnjatim.ac.id
2 evapuspaningrum.if@upnjatim.ac.id
* Program Studi Teknik Informatika, Akademi Komunitas Negeri Pacitan Jl. Walanda Maramis 04a, Pacitan
3 syahrul@aknpacitan.ac.id

## Abstrak—  Penelitian  ini  berkaitan  dengan  proses  klasifikasi
Pneumonia Covid-19 (radang paru-paru atau pneumonia yang disebabkan  oleh virus  corona  SARS-CoV-2)  dari  citra  hasil foto  rontgen  /  x-ray  paru-paru  dengan  menggunakan pendekatan pembelajaran mesin. Klasifikasi dilakukan untuk menentukan apakah kondisi paru-paru seseorang mengalami Pneumonia Covid-19, Pneumonia biasa, atau Normal / Sehat. Untuk  menghasilkan  kinerja  klasifikasi  yang  lebih  baik, proses  optimasi  seringkali  digunakan  pada  tahap  pelatihan data.  Banyak  teknik  yang  digunakan  untuk  melakukan optimasi tersebut, diantaranya adalah algoritma Root-Mean- Square  Propagation  (RMSprop)  dan  Stochastic  Gradient Descent  (SGD).  Pada  penelitian  ini,  pengujian  dilakukan terhadap  kedua  metode  tersebut  untuk  mengetahui kinerjanya  pada  klasifikasi  Pneumonia  Covid-19.  Metode klasifikasi  menggunakan  Convolutional  Neural  Network (CNN) yang menerapkan 5 layer konvolusi dengan nilai filter 16, 32, 64, 128, dan 256. Proses pelatihan menggunakan 3.900 citra yang terdiri atas 1.300 citra pneumonia covid-19, 1.300 citra  pneumonia,  dan  1.300  citra  normal.  Sedangkan  proses validasi  menggunakan  450  citra  dan  proses  pengujian mengunakan  225  citra.  Berdasarkan  uji  coba  yang  telah dilakukan,  implementasi  algoritma  optimasi  RMSprop menghasilkan akurasi 87,99%, presisi 0,88, recall 0,86, dan f1 score 0,87. Sedangkan implementasi algoritma optimasi SGD menghasilkan akurasi 66,22%, presisi 0,69, recall 0,64, dan f1 score  0,67.  Hasil  ini  memberikan  informasi  penting  bahwa algoritma  optimasi  RMSprop  menghasilkan  kinerja  yang jauh  lebih  baik  daripada  SGD  pada  klasifikasi  Pneumonia Covid-19.
Kata  Kunci — Pneumonia  Covid-19,  Optimasi,  RMSprop, SGD, CNN, Kinerja Klasifikasi.

## I. P ENDAHULUAN
Paru-paru merupakan organ sangat vital bagi kesehatan dan keberlangsungan hidup manusia. Pneumonia merupakan  kondisi  gangguan  kesehatan  pada  paru-paru yang  bisa terjadi ketika paru-paru mengalami  peradangan akibat infeksi yang terjadi pada kantong-kantong udaranya. Umumnya kondisi pneumonia ini ditandai dengan adanya peningkatan  opasitas  dimana  terjadi  penebalan  corak pembuluh darah atau adanya bercak paru [1]. Penyakit ini merupakan  bentuk  gangguan  kesehatan  yang  seringkali disebabkan oleh organisme bakteri, virus, dan jamur akibat perubahan  kondisi  lingkungan,  perubahan  iklim,  gaya hidup, polusi, dan berbagai faktor lainnya [2]. Gejala yang biasa muncul adalah batuk berdahak yang disebabkan oleh saluran  pernafasan  dalam  paru  yang  mengalami peradangan.  Selain  itu  penderitanya  dapat  mengalami demam,  nyeri  dada,  kesulitan  bernafas,  dan  kegagalan organ.
Pneumonia semakin  menjadi  masalah  kesehatan  serius seiring merebaknya Covid-19 sejak akhir tahun 2019, yang kemudian  pada  maret  2020  dinyatakan  oleh  Organisasi Kesehatan Dunia WHO sebagai pandemi [3]. Virus Corona SARS-CoV-2  penyebab Covid-19 ini  menyerang  saluran pernafasan  dan  dengan  sendiri  mengakibatkan  terjadinya pneumonia ,  dari  kondisinya  ringan  hingga  berat  bahkan menyebabkan kematian. Pneumonia akibat Covid-19 inilah yang  kemudian  dinamakan  dengan pneumonia covid-19. Situasi  tersebut  tentunya  menjadikan pneumonia perlu mendapatkan  perhatian  serius  dan  penanganan  medis secara tepat [4].
Secara  medis,  untuk  mengetahui  kondisi  paru-paru mengalami pneumonia covid-19, pneumonia non covid-19 ( pneumonia yang dipengaruhi faktor lain), ataukah normal,
para dokter atau ahli radiologi perlu melihat citra paru-paru hasil  foto rontgen (x-ray)  bagian  dada,  sebagaimana ditunjukkan pada gambar 1. Gambar tersebut menunjukkan seseorang  mengalami pneumonia covid-19, pneumonia non covid-19 ( pneumonia yang disebabkan oleh faktor lain selain  covid-19),  dan  kondisi  normal.  Bagi  orang  awam kebanyakan, tentu sulit membedakan ketiga citra tersebut, tetapi  bagi  para  dokter  atau  ahli  radiologi  yang  memiliki pengetahuan  dan  pengalaman  di  bidangnya,  tentu  lebih mudah menganalisis citra tersebut. Tetapi, ketika citra yang perlu dianalisis dalam jumlah yang sangat banyak, tentunya perlu  mekanisme yang lebih efisien. Teknik  pendeteksian citra  paru-paru  hasil  foto  rontgen  yang  dapat  dilakukan secara otomatis tentunya sangat membantu persoalan ini.
Gambar 1.  Citra hasil foto rontgen yang menunjukkan Pneumonia Covid- 19 (kiri), Pneumonia Non Covid-19 (tengah), dan Normal (kanan)
Banyak  penelitian  yang  telah  dikembangkan  untuk menganalisis  informasi  diagnostik  dari  citra  x-ray menggunakan model pembelajaran mesin [5]. Pendekatan pembelajaran  mersin  yang  saat  ini  banyak  digunakan adalah metode Convolutional Neural Network (CNN) yang memang  menunjukkan  kinerja  sangat  baik  berkaitan dengan  klasifikasi  obyek.  Banyak  penelitian  berkaitan dengan  pengembangan  metode  ini.  Misalnya  sebuah penelitian  yang  menggunakan  CNN  dengan  model RetinaNet  dan Mask R-CNN untuk  meningkatkan kinerja pendeteksian pneumonia [6]. Penelitian lainnya memodifikasi arsitektur CNN menjadi 4 layer Konvolusional,  4  layer Max-pooling ,  1 Flatten ,  7  layer Dense ,  serta  menambahkan  proses  augmentasi  data  [7]. Ada pula model Light Convolutional Neural Network yang dikembangkan  dari SqueezeNet [8].  Metode Graph- Knowledge  Embbeded  CNN juga  dikembangkan  pada proses  pelatihan  data  untuk  meningkatkan  kinerja klasifikasi [9]. Demikian juga penelitian sebelumnya yang menguji model CNN lain VGG16, VGG19, ResNet50, dan Inception-v3, untuk mendeteksi pneumonia [10].
Pada penelitian ini, ruang lingkup pembahasan berkaitan dengan analisis citra digital hasil akuisisi obyek paru-paru dari foto rontgen dengan memanfaatkan model pembelajaran  mesin  untuk  mendeteksi  kondisi  paru-paru seseorang,  apakah  sedang  mengalami  peradangan  akibat covid-19 ( pneumonia covid-19)  atau  tidak  ( pneumonia biasa  akibat  faktor  lain  atau  kondisi  normal  /  tidak mengalami  peradangan).  Untuk  mendapatkan  kinerja klasifikasi  yang  lebih  baik,  model  pembelajaran  mesin umumnya  menggunakan  proses  optimasi  pada  tahap pelatihan data. Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui sejauhmana  pengaruh  proses  optimasi  tersebut  terhadap kinerja  klasifikasi pneumonia covid-19.  Banyak  teknik yang  digunakan  untuk  melakukan  optimasi  tersebut, diantaranya adalah algoritma Root-Mean-Square
Propagation /  RMSprop  [11]  dan Stochastic  Gradient Descent /  SGD  [12].  Pada  penelitian  ini,  pengujian dilakukan  terhadap  kedua  metode  tersebut  untuk mengetahui kinerjanya pada klasifikasi Pneumonia Covid- 19.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Bagian  ini  menjelaskan  tentang  langkah-langkah  yang dilakukan untuk mencapai tujuan penelitian. Selain itu juga membahas  mengenai  algoritma  optimasi  yang  digunakan pada  model  pembelajaran  mesin,  metode  klasifikasi, dataset citra untuk pengujian, dan skenario uji coba.

## A. Langkah-langkah Penelitian
Untuk mencapai tujuan penelitian ini, beberapa langkah dilakukan,  sebagaimana  ditunjukkan  melalui  gambar  2. Pada  tahap  awal,  arsitektur  CNN  dirancang  untuk menghasilkan  model  yang  akan  digunakan  sebagai  mesin pembelajaran.  Selanjutnya,  dataset  citra  disiapkan  untuk proses uji coba, meliputi kumpulan citra latih, citra validasi dan  citra  evaluasi.  Dengan  menggunakan  data  set  ini, proses  pengujian  dilakukan  terhadap  model  CNN  dengan menerapkan  teknik  optimasi  SMRprop  dan  SGD,  yang kemudian diukur kinerjanya menggunakan akurasi, presisi, recall,  dan  f1  score.  Hasil  kinerja  dari  kedua  teknik optimasi  tersebut  dibandingkan  untuk  mengetahui  teknik mana yang menghasilkan kinerja lebih baik.

## Gambar 2.  Langkah-langkah penelitian

## B. Algoritma Optimasi
Algoritma  optimasi  seringkali  digunakan  pada  model pembelajaran mesin untuk menghasilkan kinerja klasifikasi yang  tinggi.  Pada  penelitian  ini,  algoritma Root-Mean-
Square Propagation (RMSprop)  dan  algoritma Stochastic gradient  descent (SGD)  dibandingkan  untuk  mengetahui pendekatan  mana  yang  menghasilkan  kinerja  klasifikasi lebih baik.
Algoritma RMSprop dirancang untuk pelatihan Jaringan Syaraf  Tiruan  dengan  tingkat  pembelajaran  adaptif  yang berbeda  dan  berasal  dari  konsep  penurunan  gradien  dan Resilient  Back  Propagation (RProp),  berada  di  ranah metode  tingkat  pembelajaran  adaptif,  yang  semakin populer dalam beberapa tahun terakhir karena merupakan pengembangan dari beberapa pendekatan lain. Pendekatan ini  menggabungkan  rata-rata  pada mini-batch ,  efisiensi, dan  gradien  pada mini-batch yang  berurutan,  sehingga dapat  mencapai  tingkat  konvergensi  yang  lebih  cepat daripada  pendekatan  optimasi  dasar,  tetapi  lebih  rendah daripada  pendekatan  optimasi  lanjutan  seperti  algoritma Adam.  Salah  satu  aplikasi  RMSProp  adalah  teknologi stokastik  untuk  penurunan  gradien  mini-batch.  RMSProp dirancang untuk mengatasi permasalahan yang terjadi pada algoritma Resilient  Back  Propagation (RPop)  yang  tidak bekerja  untuk mini-batch .  Dengan  menggunakan  tanda gradien dari algoritma RPop, efisiensi mini-batch , dan rata- rata di atas mini-batch yang memungkinkan penggabungan gradien secara tepat [13].
Sedangkan algoritma SGD adalah metode iteratif yang juga  biasa  digunakan  pada  pembelajaran  mesin  dan mengoptimalkan penurunan gradien. Pada pendekatan ini, pengguna menginisialisasi bobot dan proses memperbarui vektor  bobot  menggunakan  satu  titik  data.  Penurunan gradien  berlangsung  terus  secara  bertahap  ketika perhitungan  kesalahan  diselesaikan  untuk  meningkatkan konvergensi [14]. Metode ini berusaha untuk menentukan penurunan paling curam dan mengurangi jumlah iterasi dan waktu  yang  diperlukan  untuk  mencari  titik  data  dalam jumlah  besar.  Penurunan  gradien  stokastik  digunakan dalam  jaringan  saraf  dan  mengurangi  waktu  komputasi mesin  sambil  meningkatkan  kompleksitas  dan  kinerja untuk  masalah skala besar. Algoritma SGD memodifikasi algoritma  batch  gradient  descent  dengan  menghitung gradien  hanya  untuk  satu  contoh  pelatihan  pada  setiap iterasi  [15].  Pendekatan  ini  menyediakan  banyak aplikasi dalam pembelajaran mesin, geofisika, least  mean squares (LMS), dan area lainnya.

## C. Metode Klasifikasi
Metode klasifikasi pada penelitian ini adalah Convolutional  Neural  Network (CNN).  Gambar  3 menunjukkan  arsitektur  CNN  yang  digunakan  pada penelitian  ini.  Pada  arsitektir  ini  terdapat  5  lapisan konvolusi  dengan  nilai  filter  16,  32,  64,  128,  dan  256. Lapisan ini merupakan aktivitas utama jaringan syaraf yang diperlukan  untuk  operasi  konvolusi  pada  output  dari lapisan  sebelumnya.  Pada  lapisan  ini,  ekstraksi  fitur dilakukan  terhadap  citra  input,  yang  selanjutnya menghasilkan  transformasi  linear  dari  data  input  sesuai dengan informasi spasialnya. Proses klasifikasi menggunakan fungsi flattening , fully connected layer , dan dense .  Lapisan Dropout ditambahkan  untuk  mencegah
terjadinya overfitting dan mempercepat proses pembelajaran data.

## Gambar 3.  Arsitektur CNN pada penelitian ini
Model  CNN  dikembangkan  melalui  beberapa  tahapan, yaitu  pembuatan model, pelatihan model, evaluasi model, dan prediksi  model. Terdapat  2 proses utama pada model ini, yaitu ekstraksi fitur dan klasifikasi. Output pada sebuah lapisan  konvolusi  digunakan  sebagai  input  pada  lapisan konvolusi  berikutnya.  Proses  klasifikasi  menggunakan lapisan fully-connected .  Kedua  komponen  tersebut dilengkapi  dengan  fungsi  aktivasi  (dalam  hal  ini menggunakan fungsi softmax ).

## D. Data Uji Coba
Proses  pembelajaran  mesin  membutuhkan  dataset berupa kumpulan data citra dengan jumlah yang memadai. Dataset citra ini dibagi menjadi 3 yaitu data pelatihan, data validasi dan data pengujian. Data pelatihan digunakan pada proses  pembelajaran  jaringan.  Proses  berikutnya  adalah pengujian data validasi. Dan proses terakhir adalah evaluasi data pengujian untuk menentukan kinerja klasifikasi.
Pada penelitian ini, dataset berupa kumpulan citra paru- paru  hasil  foto rontgen (x-ray),  dengan  spesifikasi  yang ditunjukkan  pada  tabel  1.  Data  pelatihan  untuk  uji  coba menggunakan 3.900 citra. Sedangkan untuk proses validasi menggunakan 450 citra dan proses pengujian mengunakan 225 citra.
TABEL I
S PESIFIKASI D ATASET UNTUK U JI C OBA Proses Citra Input Pneumonia Covid-19 Pneumonia Normal Pelatihan 1.300 1.300 1.300 Validasi 150 150 150 Pengujian 75 75 75 Citra Pneumonia Covid-19 pada dataset ini menunjukkan kondisi paru-paru yang mengalami peradangan akibat covid-19. Citra Pneumonia menunjukkan kondisi paru-paru yang mengalami peradangan  yang  disebabkan  oleh  faktor  selain covid-19 (banteri,  virus  selain  SARS-CoV-2,  dan  lainnya). Sedangkan citra Normal menunjukkan bahwa kondisi paru- paru sehat atau tidak mengalami peradangan.

## E. Skenario Pengujian
Proses uji coba dengan menggunakan dataset citra paru- paru  ini  nantinya  menghasilkan  kinerja  klasifikasi  pada proses pelatihan, validasi, dan evaluasi / pengujian. Ukuran kinerja  klasifikasi  yang  digunakan  antara  lain  Akurasi (rentang nilai 0-100 %), Presisi (rentang nilai 0-1), Recall
(rentang nilai 0-1), dan F Measure / F1 Score (rentang nilai 0-1).
Skenario  pengujian  pada  penelitian  ini  ditunjukkan melalui tabel 2, dimana terdapat 3 proses, yaitu: pelatihan ( training ),  validasi  ( validation ),  dan  Evaluasi  /  pengujian ( evaluation / testing ).  Proses  pelatihan  dilakukan  untuk pengembangan  model  pembelajaran  mesin  berdasarkan data  latih.  Proses  validasi  dilakukan  untuk  mengevaluasi model  yang  telah  dikembangkan  pada  fase  pelatihan  saat pengaturan  hyperparameter.  Sedangkan  proses  evaluasi dimaksudkan untuk menguji model akhir.
TABEL II S KENARIO U JI C OBA Uji Coba Pengukuran Kinerja Proses RMSprop SGD 1 Pelatihan Akurasi, Presisi, Recall, F1 Score Akurasi, Presisi, Recall, F1 Score 2 Validasi 3 Evaluasi
Uji  coba  dilakukan  untuk  mengetahui  kinerja  metode optimasi  RMSprop  dan  SGD  dalam  proses  klasifikasi pneumonia  covid-19 dengan  pendekatan  klasifikasi menggunakan CNN.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Uji  coba  dilakukan  secara  berulang  kali  terhadap  kode program  dengan  modifikasi  sejumlah  parameter,  ukuran citra input, layer konvolusi, dan sebagainya. Hal ini perlu dilakukan untuk mencari hasil yang paling baik kinerjanya. Berdasarkan hasil uji coba yang telah dilakukan, diperoleh hasil yang paling baik kinerjanya sebagaimana ditunjukkan pada tabel 3-5 dan gambar 4-11.
Pada  proses  pelatihan,  sebagaimana  ditunjukkan  pada tabel 3, kinerja pelatihan metode RMSprop jauh lebih baik daripada  metode  SGD  pada  epoch  pengujian  terakhir. Demikian  juga  pada  proses  validasi,  sebagaimana ditunjukkan pada tabel 4, kinerja validasi metode RMSprop jauh  lebih  baik  daripada  metode  SGD  pada  epoch pengujian terakhir.
TABEL III
H ASIL U JI C OBA 1: K INERJA PADA P ROSES P ELATIHAN Metode Akurasi Presisi Recall F1 Score RMSprop 91,41 % 0,92 0,90 0,91 SGD 78,28 % 0,82 0,74 0,78
TABEL IV H ASIL U JI C OBA 1: K INERJA PADA P ROSES V ALIDASI Metode Akurasi Presisi Recall F1 Score RMSprop 90,00 % 0,91 0,89 0,90 SGD 68,00 % 0,70 0,64 0,67
Uji  coba  pada  penelitian  ini  menggunakan  30 epoch . Secara lebih rinci, hasil akurasi dari metode RMSprop pada epoch 1  sampai  dengan  30  selama  proses  pelatihan  dan validasi ditunjukkan melalui gambar 4.
Gambar  4.  Grafik  nilai  akurasi  metode  RMSprop  pada  proses  pelatihan dan validasi
Adapun hasil presisi dari metode RMSprop pada epoch 1  sampai  dengan  30  selama  proses  pelatihan  dan validasi ditunjukkan melalui gambar 5.
Gambar 5. Grafik nilai presisi metode RMSprop pada proses pelatihan dan validasi
Sedangkan  hasil recall dari  metode  RMSprop  pada epoch 1  sampai  dengan  30  selama  proses  pelatihan  dan validasi ditunjukkan melalui gambar 6.
Gambar 6. Grafik nilai recall metode RMSprop pada proses pelatihan dan validasi
Pada  proses  training  dan  validasi, loss dari  metode RMSprop ditunjukkan melalui gambar 7.
Gambar 7. Grafik nilai loss metode RMSprop pada proses pelatihan dan validasi
Hasil  akurasi  dari  metode  SGD  pada  selama  proses pelatihan dan validasi ditunjukkan melalui gambar 8.
Gambar  8.  Grafik  nilai  akurasi  metode  SGD  pada  proses  pelatihan  dan validasi
Adapun  hasil  presisi  dari  metode  SGD  selama  proses pelatihan dan validasi ditunjukkan melalui gambar 9.
Gambar  9.  Grafik  nilai  presisi  metode  SGD  pada  proses  pelatihan  dan validasi
Sedangkan  hasil recall dari  metode  SGD  pada  selama proses pelatihan dan validasi  ditunjukkan melalui gambar 10.
Gambar  10.  Grafik  nilai recall metode  SGD  pada  proses  pelatihan  dan validasi
Pada proses training dan validasi, loss dari metode SGD ditunjukkan melalui gambar 11.
Gambar  11.  Grafik  nilai loss metode  SGD  pada  proses  pelatihan  dan validasi
Hasil kinerja pada proses evaluasi atau pengujian akhir menggunakan dataset pengujian ditunjukkan pada tabel 5. Sebagaimana  pada  proses  pelatihan  dan  validasi,  kinerja metode RMSprop menunjukkan hasil yang jauh lebih baik daripada metode SGD di semua ukuran kinerja.
TABEL V H ASIL U JI C OBA 1: K INERJA PADA P ROSES E VALUASI Metode Akurasi Presisi Recall F1 Score RMSprop 87,99 % 0,88 0,86 0,87 SGD 66,22 % 0,69 0,64 0,67 Selisih 21,77 % 0,19 0,22 0,20
Berdasarkan hasil pada tabel 5 tersebut, akurasi metode RMSprop  sebesar  87,99  %  dan  SGD  sebesar  66,22  %. Presisi  metode  RMSprop  sebesar  0,88  dan  SGD  sebesar 0,69. Recall metode  RMSprop  sebesar  0,86  dan  SGD sebesar 0,64. Sedangkan f1 score metode RMSprop sebesar 0,87 dan SGD sebesar 0,67. Selisih akurasi antara metode RMRprop  dan  SGD  cukup  besar,  yaitu  sebesar  21,77%. Demikian juga selisih presisi sebesar 0,19, recall 0,22, dan f1 score 0,20.
IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan uji coba yang telah dilakukan, implementasi  algoritma optimasi  RMSprop menghasilkan akurasi 87,99%, presisi 0,88, recall 0,86, dan f1 score 0,87. Sedangkan  implementasi  algoritma  optimasi  SGD menghasilkan akurasi 66,22%, presisi 0,69, recall 0,64, dan f1  score 0,67.  Hasil  ini  memberikan  informasi  penting bahwa algoritma optimasi RMSprop menghasilkan kinerja yang  jauh  lebih  baik  daripada  SGD  pada  klasifikasi Pneumonia Covid-19.
Untuk  pengembangan  lebih  lanjut,  proses  pengujian perlu dilakukan pada dataset citra yang lebih besar, untuk memastikan apakah hasil penelitian menunjukkan kesimpulan yang sama atau berbeda.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH / A CKNOWLEDGMENT
Tim Peneliti mengucapkan terima kasih  kepada LPPM Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur dan  Program  Studi  Informatika  Fakultas  Ilmu  Komputer yang telah memberikan dukungan selama proses penelitian dalam  rangka  pengembangan  ilmu  pengetahuan  dan teknologi di bidang Ilmu Informatika dan Komputer.

## R EFERENSI
[1] T. Franquet, “Imaging of Community-Acquired Pneumonia,” J. Thorac.  Imaging ,  vol.  33,  no.  5,  pp.  282–294,  2018,  doi: 10.1097/RTI.0000000000000347.
[2] S.  Bharati,  P.  Podder,  and  M.  R.  H.  Mondal,  “Hybrid  deep learning  for  detecting  lung  diseases  from  X-ray  images,” Informatics  Med.  Unlocked ,  vol.  20,  p.  100391,  2020,  doi: 10.1016/j.imu.2020.100391.
[3] S.  Albahli,  “Efficient  GAN-based  Chest  Radiographs  (CXR) augmentation to diagnose coronavirus disease pneumonia,” Int. J. Med. Sci. , vol. 17, no. 10, p. 1439, 2020.
[4] M. Heidari, S. Mirniaharikandehei, A. Z. Khuzani, G. Danala, Y. Qiu, and B. Zheng, “Improving the performance of CNN to predict the likelihood of COVID-19 using chest X-ray images with preprocessing algorithms,” Int. J. Med. Inform. , vol. 144,
p. 104284, Dec. 2020, doi: 10.1016/j.ijmedinf.2020.104284.
[5] Q. Z. Song, L. Zhao, X. K. Luo, and X. C. Dou, “Using Deep Learning  for  Classification  of  Lung  Nodules  on  Computed Tomography Images,” J.  Healthc.  Eng. ,  vol.  2017,  2017,  doi: 10.1155/2017/8314740.
[6] I. Sirazitdinov, M. Kholiavchenko, T. Mustafaev, Y. Yixuan, R. Kuleev, and B. Ibragimov, “Deep neural network ensemble for pneumonia localization from a large-scale chest x-ray database,” Comput.  Electr.  Eng. ,  vol.  78,  pp.  388–399,  2019,  doi: 10.1016/j.compeleceng.2019.08.004.
[7] O.  Stephen,  M.  Sain,  U.  J.  Maduh,  and  D.  U.  Jeong,  “An Efficient Deep Learning Approach to Pneumonia Classification in  Healthcare,” J.  Healthc.  Eng. ,  vol.  2019,  2019,  doi: 10.1155/2019/4180949.
[8] M.  Polsinelli,  L.  Cinque,  and  G.  Placidi,  “A  light  CNN  for detecting  COVID-19  from  CT  scans  of  the  chest,” Pattern Recognit.  Lett. ,  vol.  140,  pp.  95–100,  2020,  doi: 10.1016/j.patrec.2020.10.001.
[9] X.  Yu,  S.  H.  Wang,  and  Y.  D.  Zhang,  “CGNet:  A  graph- knowledge  embedded  convolutional  neural  network  for detection of pneumonia,” Inf. Process. Manag. , vol. 58, no. 1, p. 102411, 2021, doi: 10.1016/j.ipm.2020.102411.
[10] R. Jain, P. Nagrath, G. Kataria, V. Sirish Kaushik, and D. Jude Hemanth,  “Pneumonia  detection  in  chest  X-ray  images  using convolutional neural networks and transfer learning,” Meas. J. Int.  Meas.  Confed. ,  vol.  165,  p.  108046,  2020,  doi:
10.1016/j.measurement.2020.108046.
[11] T. Tieleman and G. Hinton, “Lecture 6.5-rmsprop: Divide the gradient  by  a  running  average  of  its  recent  magnitude,” COURSERA Neural networks Mach. Learn. , vol. 4, no. 2, pp. 26–31, 2012.
[12] I.  Sutskever,  J.  Martens,  G.  Dahl,  and  G.  Hinton,  “On  the importance of initialization and momentum in deep learning,” 30th  Int.  Conf.  Mach.  Learn.  ICML  2013 ,  no.  PART  3,  pp. 2176–2184, 2013.
[13] J.  Huang,  “RMSProp.”  2020,  [Online].  Available: https://optimization.cbe.cornell.edu/index.php?title=RMSProp.
[14] D.  Needell,  N.  Srebro,  and  R.  Ward,  “Stochastic  gradient descent,  weighted  sampling,  and  the  randomized  Kaczmarz algorithm,” Math.  Program. ,  vol.  155,  no.  1–2,  pp.  549–573,
2016, doi: 10.1007/s10107-015-0864-7.
[15]
S.  Ruder,  “An  overview  of  gradient  descent  optimization algorithms,” 2020. https://ruder.io/optimizing-gradient- descent/index.html#batchgradientdescent.