## COMPLETE
Journal of Computer, Electronic, and Telecommunication
ISSN 2723-4371, E-ISSN 2723-5912 doi.org/10.52435/complete.v1i1.51

## Investigasi Parameter Epoch Pada Arsitektur ResNet- 50 Untuk Klasifikasi Pornografi
Faiz Nashrullah 1 , Suryo Adhi Wibowo 2 * dan Gelar Budiman 3
1 Telkom University; faissme@student.telkomuniversity.ac.id
2 Telkom University; suryoadhiwibowo@telkomuniversity.ac.id
3 Telkom University; gelarbudiman@telkomuniversity.ac.id * Korespondensi: suryoadhiwibowo@telkomuniversity.ac.id; Tel.: +6282145143639
Abstrak: Kemajuan teknologi informasi yang cepat dan tak terkontrol membuat berbagai konten negatif  seperti  pornografi  dapat  dengan  mudah  diakses.  Konten  pornografi  terbukti  dapat menyebabkan  berbagai  permasalahan  terutama  pada  generasi  muda.  Beberapa  pengembangan metode untuk pendeteksian pornografi telah dilakukan namun masih terkendala pada keterbatasan karakteristik  data  masukan.  Pada  penelitian  kali  ini  dikembangkan  sistem  pendeteksi  konten pornografi berbasis klasifikasi menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur ResNet-50 untuk mengatasi permasalahan sebelumnya. Dalam proses perancangan model sistem, diterapkan  berbagai  konfigurasi epoch dan  didapatkan  bahwa  performa  dari  sistem  memiliki kecenderungan untuk meningkat seiring dengan pertambahan epoch . Performa terbaik diraih oleh sistem pada konfigurasi epoch 60 dengan akurasi 91,033%.
Kata kunci: CNN; ResNet-50; ResNet; Klasifikasi; Hyperparameter ; Epoch

## 1. Pendahuluan
Kemajuan  teknologi  yang  sangat  pesat  terutama  dalam  teknologi  penyebaran  informasi terkhusus  internet,  memberikan  aksesibilitas  yang  mudah  dan  cepat  kepada  semua  orang. Keuntungan  tersebut  dapat  memberikan  dampak  yang  buruk  jika  terjadi  penyalahgunaan  yang dilakukan oleh beberapa pihak dengan cara menyebarkan konten negatif, salah satunya pornografi. Tidak dapat dipungkiri bahwa konten pornografi memiliki persebaran yang sangat masif dan cepat di internet. Definisi dari pornografi adalah materi yang menciptakan pikiran seksual, berisi gambar eksplisit  atau  deskripsi  tindakan  seksual  yang  melibatkan  alat  kelamin  [1].  Pornografi  dapat menimbulkan kecanduan dan terdapat ulasan dari berbagai penelitian [2] yang menunjukkan bahwa pornografi dapat mengganggu kesehatan perkembangan seksual pada anak modern.
Menanggapi permasalahan tersebut, diperlukan metode deteksi atau filtering terhadap konten pornografi, yang kemudian dapat dikembangkan menjadi piranti lunak penangkal pornografi, serta bisa diterapkan di berbagai platform . Dalam masa awal penelitian tentang konten pornografi, Basilio et  al [3]  menggunakan  metode thresholding untuk  membuat  metode  pendeteksi  citra  pornografi dengan  memperhatikan  banyaknya  komposisi  kulit  dalam  suatu  citra.  Tetapi  penentuan  konten pornografi  yang  mengacu  pada  komposisi  warna  kulit  memiliki  tingkat  akurasi  yang  rendah  jika background dari  objek  dalam  citra  mempunyai  komposisi  warna  yang  serupa  dengan  kulit  asli manusia, bisa disebut juga dengan noise . Tidak semua warna kulit juga dapat terdeteksi dikarenakan hanya warna kulit yang berada di antara ketentuan threshold saja yang terdeteksi. Karena itu metode yang dirancang [3] tidak terlalu cocok untuk menangani data dengan noise yang banyak sehingga terbatas dalam segi karakteristik citra pornografi yang dapat terdeteksi.
Berdasar  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  pada  penelitian  ini  dikembangkan sebuah metode klasifikasi  untuk mendeteksi suatu citra pornografi dengan menggunakan metode Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang  merupakan  salah  satu  contoh deep  learning .  Penerapan
Complete 2020, Vol. 1, No. 1, doi.org/10.52435/complete.v1i1.51
berbagai metode deep learning mulai digunakan untuk melakukan klasifikasi citra ataupun berbagai pengolahan video berbasis computer vision [4] – [7]. CNN sendiri mengadopsi cara kerja dan memiliki struktur tiruan dari neuron otak manusia. Dengan model struktur tersebut, CNN mampu melakukan ekstraksi fitur dari citra secara lebih mendetail, serta CNN dapat menyimpan dan menjadikan acuan hasil  pembelajaran  yang  telah  dilakukan  dengan  adanya  parameter weight dan bias di  dalam arsitekturnya. Dengan konsep tersebut CNN dapat menerima input citra dengan karakteristik lebih umum atau dengan banyak noise sekalipun.
Struktur CNN secara umum disusun oleh tiga komponen utama layer , yaitu convolutional layer , pooling layer dan full connection layer [8]. Ketiga layer tersebut dapat dikombinasikan sesuai dengan tujuan  dan  kebutuhan,  sehingga  tercipta  berbagai  arsitektur  dari  CNN  dengan  keunggulannya masing-masing.  Pada  penelitian  ini,  sistem  klasifikasi  dibuat  dengan  menggunakan  ResNet-50  [9] sebagai model arsitektur dari CNN. ResNet-50 memiliki konsep shortcut connection yang mencegah sistem dari kehilangan banyak informasi selama training dilakukan. Sistem klasifikasi yang dibuat dalam penelitian ini ditujukan untuk dapat mendeteksi apakah suatu gambar yang menjadi input dalam sistem merupakan pornografi atau bukan.
Dalam penelitian ini dilakukan investigasi dari pengaruh penerapan konfigurasi hypeparameter epoch ke dalam arsitektur yang dibuat untuk sistem klasifikasi pornografi. Epoch adalah suatu kondisi ketika  seluruh dataset yang  menjadi  masukan  model  sistem  telah  selesai  melewati  seluruh  neural network  secara forward  propagation dan back  propagation dalam  1  kali  putaran  [10].  Diharapkan berdasarkan hasil percobaan yang dilakukan, dapat diketahui pengaruh penerapan konfigurasi epoch terhadap akurasi yang didapatkan sistem klasifikasi.

## 2. Bahan dan Metode
Penelitian  yang  dilakukan  diawali  dengan  merancang  sebuah  sistem  klasifikasi  gambar pornografi menggunakan CNN dengan ResNet-50 sebagai arsitekturnya. Dalam perancangan yang dilakukan, NPDI dataset [11] dipilih menjadi data citra masukan untuk proses training dan testing dari percobaan yang dilakukan. Sebelum dilakukan proses training , hyperparameter seperti epoch , learning rate , dan batch  size diatur  terlebih  dahulu.  Secara  umum  garis  besar  dari  perancangan  sistem ditunjukkan oleh Gambar 1.

## 2.1 NPDI dataset
Pada penelitian kali ini digunakan NPDI dataset [11] sebagai data masukan untuk sistem yang dirancang. NPDI dataset berisikan video yang berdurasi hampir 80 jam yang terdiri dari 400 video pornografi dan 400 video non-pornografi. Untuk keperluan data preprocessing , video dalam dataset tersebut diekstrak menggunakan STOIK Video Converter dan menghasilkan 16727 frames yang sudah dipilih dari total semua frames ekstraksi. Konten dalam dataset ini juga terdiri dari variasi berbagai macam etnis di dalamnya. Dari total keseluruhan frames yang diekstrak, hanya digunakan sebagian dataset dan kemudian dilakukan augmentasi pada dataset tersebut sehingga total didapatkan 15000 frames atau citra untuk keperluan penelitian ini. Dataset NPDI diorganisir sesuai yang tertera pada Tabel 1 dan Gambar 2 merupakan preview dari citra NPDI dataset .
Gambar 1. Diagram garis besar perancangan sistem.
Tabel 1. Sistematika pembagian data.
Kelas Data Latih Data Validasi Data Uji Pornografi 6000 600 1500 Non-Pornografi 6000 600 1500
Gambar 2. Preview dari NPDI dataset [11].

## 2.2 Convolutional Neural Network
Secara  garis  besar,  struktur  dari  CNN  terdiri  dari  3  macam layer penyusun  utama  yaitu, convolutional layer , pooling layer , dan fully connection atau fully connected layer. Struktur pada arsitektur CNN  biasanya  terdiri  dari  berbagai  tingkatan  kedalaman network yang  tiap-tiap  struktur merepresentasikan  fitur  tersendiri  [8].  Pada convolutional  layer dilakukan  proses  konvolusi  untuk mengekstrak  fitur-fitur  yang  terdapat  pada  citra,  proses  konvolusi  secara  sederhana  dirumuskan dalam persamaan 1,
ℎ(𝑥) = 𝑓(𝑥) ∗ 𝑔(𝑥) , (1) dari persamaan 1 , ℎ(𝑥) adalah output matriks hasil konvolusi atau dapat disebut feature map , 𝑓(𝑥) adalah matriks dari citra input dan 𝑔(𝑥) adalah kernel atau filter. Setelah konvolusi selesai dilakukan, kemudian feature  map keluaran  tersebut  direduksi  dengan  menggunakan pooling  layer .  Terakhir setelah  melewati  proses  konvolusi  dan pooling ,  nilai-nilai  hasil  perhitungan layer sebelumnya diteruskan ke fully connected layer untuk dilakukan proses prediksi guna menghasilkan output kelas. Arsitektur CNN secara umum ditampilkan pada Gambar 3.
2.3 ResNet-50
ResNet-50 [9] merupakan salah satu arsitektur dari CNN yang memperkenalkan sebuah konsep baru  yaitu shortcut  connections .  Munculnya  konsep shortcut  connections yang  ada  pada  arsitektur ResNet-50  memiliki  keterkaitan  dengan vanishing  gradient  problem yang  terjadi  ketika  usaha memperdalam  struktur  suatu network dilakukan.  Bagaimanapun  memperdalam  suatu network dengan tujuan meningkatkan performansinya tidak bisa dilakukan hanya dengan cara menumpuk layer .  Semakin  dalam  suatu network dapat  memunculkan vanishing  gradient  problem yang  bisa membuat gradient menjadi sangat kecil yang berakibat pada menurunnya performansi atau akurasi [9].
Gambar 3. Arsitektur CNN secara umum.
Gambar 4. Diagram blok arsitektur ResNet-50.
Karena itu ResNet memperkenalkan konsep shortcut connections dan dalam konsep ini fitur yang merupakan  input  dari  layer  sebelumnya  juga  dijadikan  sebagai  input  terhadap  output  dari  layer tersebut. Cara ini dilakukan sebagai solusi untuk meminimalisir hilangnya fitur-fitur penting pada saat  proses  konvolusi.  Secara  keseluruhan  ResNet-50  terdiri  dari  5 stage proses  konvolusi  yang kemudian dilanjutkan average pooling dan diakhiri dengan fully connected layer sebagai layer prediksi. Gambar 4 merupakan diagram blok susunan dari arsitektur ResNet-50 dalam penelitian ini.
Terdapat perbedaan antara arsitektur ResNet-50 yang digunakan dalam penelitian ini dengan arsitektur  aslinya  [9].  Hal  ini  dikarenakan  terdapat  sedikit  modifikasi  yang  dilakukan  untuk menyesuaikan dengan kebutuhan sistem klasifikasi. Modifikasi yang dilakukan antara lain:
• Mengganti jumlah output pada fully connected layer dari 1000 kelas menjadi 2 kelas.
• Mengganti fungsi aktivasi pada fully connected layer dari softmax menjadi sigmoid .

## 2.3.1 Proses Training ResNet-50
Training dilakukan untuk membentuk model dari ResNet-50 yang kemudian digunakan sebagai sistem  klasifikasi.  Sebelum training dijalankan,  terdapat  beberapa  konfigurasi hyperparameter yang harus diatur terlebih dahulu. Hyperparameter yang dikonfigurasi antara lain, learning rate , batch size dan 5 macam konfigurasi epoch untuk keperluan investigasi, tertera pada Tabel 2.
Tabel 2. Konfigurasi hyperparameter . Learning rate Batch Size Epoch 0.001 32 20, 40, 60, 80, 100
Sesuai Tabel 2, proses training dibagi menjadi 5 tahapan epoch dimulai dari 20 sampai dengan 100. Tahap pertama dilakukan proses load dataset NPDI sebanyak 12000 citra ke dalam sistem sebagai data  masukan  untuk training .  Dikarenakan  jumlah sample data  cukup  besar,  selanjutnya  citra  3 dimensi  tersebut  diperkecil  menjadi  resolusi 64 × 64 agar  komputasi  dapat  berjalan  lebih  cepat. Terdapat dua kelas dari dataset yang dijadikan input dalam proses training , yaitu pornografi dan non- pornografi. Selanjutnya proses ekstraksi fitur dilakukan dari stage 1 sampai dengan 5. Pada stage 1 citra dikonvolusi oleh convolutional layer dengan ukuran filter 7 × 7 dan stride 2. Konvolusi tersebut menghasilkan feature map yang kemudian dinormalisasi oleh Batch Normalization . Normalisasi yang dilakukan bertujuan untuk membuat nilai-nilai output dari layer sebelumnya yang sangat bervariasi menjadi 1 skala yang sama, hal ini dapat mempercepat proses training karena beban komputasi  berkurang.  Hasil  dari  normalisasi  selanjutnya  masuk  ke layer aktivasi,  didalamnya terdapat ReLU atau Rectified Linear Unit activation function yang digunakan untuk membuat hasil dari ekstraksi  fitur  menjadi non-linear .  Selanjutnya  nilai  keluaran  dari  fungsi  aktivasi  direduksi  oleh maxpooling layer sebelum diteruskan pada stage 2. Diantara stage 2  sampai  dengan stage 5,  proses  ekstraksi  fitur  dilakukan  oleh  kombinasi susunan  antara convolutional  block dan identity  block .  Pada  blok-blok  tersebut,  citra  mengalami pereduksian  dan  peningkatan  dimensi.  Hal  ini  disebabkan  oleh  tipe  arsitektur  pada  kedua  blok tersebut  terdiri  dari  tiga  tahapan  konvolusi  dengan  ukuran  filter 1 × 1 , 3 × 3 dan 1 × 1 .  Tipe arsitektur blok seperti ini dikenal dengan sebutan ‘bottleneck’ dan ditujukan untuk menghemat waktu komputasi.  Setelah  proses  ekstraksi  fitur  selesai  kemudian feature  map diproses  ke  dalam fully connected  layer untuk  melakukan  proses  prediksi  dibantu  dengan  fungsi  aktivasi sigmoid .  Total keseluruhan  parameter training yang  dihasilkan  ketika  melakukan training adalah  23,589,761 parameter.

## 3. Hasil
Untuk menguji model sistem yang sudah dilatih pada tahap sebelumnya, dilakukan eksperimen pengetesan sistem terhadap 3000 citra dataset uji. Keseluruhan citra dataset uji dipilih secara acak agar mampu  merepresentasikan  seluruh  karakteristik  citra  yang  terdapat  dalam  NPDI dataset .  Jika digambarkan,  proses  pengujian  yang  dilakukan  untuk  mendapatkan  hasil  performa  sistem  dapat dilihat pada Gambar 5.
Sebanyak  3000 dataset yang  menjadi  masukkan  untuk  sistem  secara  satu-persatu  di load ke sistem.  Lalu  dilakukan  proses  prediksi  dengan  menggunakan  model  sistem  ResNet-50  yang  telah dilatih. Setelah mengalami proses ekstraksi fitur dengan bantuan convolutional layer dan pooling layer , nilai-nilai ekstraksi tersebut kemudian dirubah dimensinya menggunakan fungsi flattening agar bisa di  proses  ke fully  connected  layer .  Dalam fully  connected  layer dilakukan  proses  prediksi  yang menempatkan suatu citra masukan ke dalam kategori kelas tertentu. Hasil keseluruhan dari proses prediksi yang dijalankan tertera pada Gambar 6.
Gambar 5. Skema pengujian sistem.
Gambar 6. Hasil pengujian model dengan penerapan konfigurasi epoch .
Dari grafik hasil pengujian dapat dilihat jika keseluruhan dari 5 konfigurasi epoch menghasilkan akurasi diatas 80%. Seiring bertambahnya jumlah epoch dimulai dari epoch ke-20, 40 dan 60, akurasi klasifikasi yang dihasilkan oleh sistem cenderung mengalami kenaikan yang signifikan  mulai dari 81,267%,  85,967%  dan  91,033%.  Tetapi  ketika  konfigurasi  jumlah epoch bertambah  dari  60  ke-80, akurasi klasifikasi yang dihasilkan turun sebesar 2,766% menjadi 88,267%. Pada konfigurasi epoch ke- 100  atau  yang  terakhir,  akurasi  dari  model  mengalami  sedikit  peningkatan  dibandingkan  akurasi pada epoch ke-80, yaitu menjadi 89,133%. Dari keseluruhan hasil yang didapatkan dari eksperimen, akurasi terbaik diraih pada konfigurasi epoch 60 dengan hasil 91,033% dan terburuk pada epoch 20 dengan hasil 81,267%.

## 4. Diskusi
Mengacu pada hasil eksperimen yang didapat pada eksperimen yang tertera dalam Gambar 5. Akurasi  dari  sistem  klasifikasi  yang  dibuat  mengalami  tren  peningkatan  seiring  dengan pertambahan jumlah epoch . Tetapi terjadi sedikit fluktuasi akurasi, tepatnya pada epoch 60 performa akurasi  dari  sistem  meningkat  drastis  yang  kemudian  turun  lagi  pada  pertambahan epoch selanjutnya. Jika menilik secara teori, seiring bertambahnya nilai epoch maka performa dari sistem yang  dirancang  juga  semakin  meningkat  dikarenakan  sistem  lebih  mampu  menggeneralisir  data berdasarkan update dari weight dan bias atau  pembelajaran  yang  sudah  dilakukan  pada epoch sebelumnya.
Fluktuasi nilai seperti ini terjadi karena sistem mengalami overfitting yang menyebabkan pada beberapa kondisi tertentu sistem tidak dapat menggeneralisir atau memprediksi data dengan baik. Overfitting yang terjadi dikarenakan jumlah dari dataset yang digunakan masih kurang atau belum mencapai  jumlah  yang  sesuai. Overfitting juga  dimungkinkan  terjadi  dikarenakan  karakteristik dataset untuk  kelas  non-pornografi  yang  terdapat  dalam  NPDI dataset terlalu  mudah  untuk  di prediksi, sehingga pendistribusian nilai saat proses training menjadi tidak seimbang. Tidak  ada  acuan  pasti  dalam  menentukan  nilai epoch yang  ingin  diterapkan,  hal  ini  terkait dengan konvergensi dari neural network yang dilatih. Suatu model dapat dikatakan konvergen jika dalam  proses training yang  dilakukan  sudah  tidak  terdapat  lagi  peningkatan  performa  yang signifikan, hal ini bisa dilihat dari parameter loss saat training . Jika nilai loss selama training sudah tidak mengalami penurunan secara signifikan seiring pertambahan epoch , maka hal tersebut dapat menjadi  pertanda  bahwa  model  telah  mencapai  konvergensi  dan  sebaiknya  penambahan  jumlah epoch atau  proses training dihentikan.  Tetapi  selama  performa  dari  sistem  masih  mengalami  tren kenaikan  yang  signifikan,  maka  penambahan  jumlah epoch masih  dimungkinkan  sehingga  proses training masih bisa dilanjutkan.

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil yang telah didapat dari eksperimen, dapat disimpulkan bahwa peran epoch sangat penting dalam mempengaruhi performa dari sistem klasifikasi CNN dengan ResNet-50 yang dirancang.  Seiring  meningkatnya  jumlah epoch didapatkan  tren  naik  dari  performansi  sistem, dikarenakan  sistem  mampu  menggeneralisir  data  lebih  baik  berkat  pembelajaran  yang  dilakukan pada epoch sebelumnya.  Tetapi  fluktuasi  nilai  masih  mungkin  terjadi  dikarenakan overfitting yang dialami  sistem.  Sangat  disarankan  untuk  penelitian  selanjutnya  agar  dapat  meningkatkan  jumlah epoch latih  dan  menambah  dari  segi  kuantitas  maupun  karakteristik dataset masukan  sistem. Diharapkan,  penelitian  ini  dapat  dijadikan  acuan  untuk  pengembangan  metode  ataupun  piranti lunak yang dapat meminimalisir dampak negatif dari pornografi.
Terkait dengan riset kedepan yang dikerjakan akan berfokus mengenai pengaruh konfigurasi learning rate terhadap performansi klasifikasi citra pornografi dengan menggunakan ResNet-50. Serta terdapat  rencana  riset optional untuk  mencari  pengaruh  modifikasi  arsitektur,  terutama  dalam susunan dan jumlah layer ResNet-50 terhadap performa klasifikasi pornografi.
Kontribusi Penulis: konseptualisasi, F.N. and S.A.O.; metodologi, F.N.,G.B.; piranti lunak, F.N.; validasi, F.N., S.A.O.  dan  G.B.;  analisis  formal,  F.N.;  investigasi,  F.N.,  S.A.O.;  sumber,  S.A.O.,  G.B.;  kurasi  data,  F.N.; penulisan — persiapan draft asli, F.N.; penulisan — peninjauan dan penyuntingan, S.A.O., G.B.; visualisasi, F.N.; pimpinan, F.N., S.A.O.; administrasi proyek, S.A.O., G.B.; akuisisi dana, F.N.

## Referensi
1. R.  C.  Reid,  D.  S.  Li ,  R.  Gilliland,  J.  A.  Stein,  and  T.  Fong,  “Reliability,  validity,  and  psychometric
development  of  the  pornography  consumption  inventory  in  a  sample  of  hypersexual  men,” J.  Sex Marital Ther. , vol. 37, no. 5, pp. 359 – 385, 2011, doi: 10.1080/0092623X.2011.607047.
2. E.  W.  Owens,  R.  J.  Behun,  J.  C.  Manning,  and  R.  C.  Reid,  “The  Impact  of  Internet  Pornography  on Adolescents:  A  Review  of  the  Research,” Sexual  Addiction  and  Compulsivity .  2012,  doi:
10.1080/10720162.2012.660431.
3. J. A. M. Basil io, G. A. Torres, G. S. Pérez, L. K. T. Medina, and H. M. P. Meana, “Explicit image detection using YCbCr space color model as skin detection,” 2011. https://www.scopus.com/inward/record.uri? partnerID=HzOxMe3b&scp=79958723400&origin=inward
4. S.  A.  Wibowo,  H .  Lee,  E.  K.  Kim,  and  S.  Kim,  “Convolutional  Shallow  Features  for  Performance Improvement of Histogram of Oriented Gradients in Visual Object Tracking,” Math. Probl. Eng. , vol. 2017, 2017, doi: 10.1155/2017/6329864.
5. S. A. Wibowo, H. Lee, E. K. Kim, and S. Kim, “Collaborative Learning based on Convolutional Features and Correlation Filter for Visual Tracking,” Int. J. Control. Autom. Syst. , vol. 16, no. 1, pp. 335 – 349, 2018, doi: 10.1007/s12555-017-0062-x.
6. A. Wiranata, S. A. Wibowo, R. Patmasari, F. T. Elekt ro, and U. Telkom, “Region -Based Convolutional Neural  Network  Untuk  Deteksi  Kendaraan  Region- Based  Convolutional  Neural  Networks.” https://openlibrary.telkomuniversity.ac.id/home/catalog/id/149659/slug/analisis-performansi-region- based-convolutional-neural-network-untuk-deteksi-kendaraan.html
7. A. Y. Nasirudin, S. A. Wibowo, and R. Purnamasari, “Analisis Parameter Performansi Pada Pengenalan
Objek Berbasis Region-Convolutional Neural Network Performance Parameter Analysis For Region-
Convolutional  Neural  Netw ork  Based  Object  Recognition”,    PP.28.https://openlibrary.telkomu niversity.ac.id/home  /catalog/id/149655/slug/analisis  parameter  performansi-pada-pengenalan-objek- berbasis-region-convolutional-neural- network.html
8. K. Zhou, L. Zhuo, Z. Geng, J. Zhang, and X. G. Li, “Convolutional neural networks based pornographic image classification,” Proc. - 2016 IEEE 2nd Int. Conf. Multimed. Big Data, BigMM 2016 , pp. 206 – 209, 2016, doi: 10.1109/BigMM.2016.29.
9. K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Deep residual learning for image recognition,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. , vol. 2016-Decem, pp. 770 – 778, 2016, doi: 10.1109/CVPR.2016.90.
10. S.  Sharma,  “Epoch  vs  Batch  Size  vs  Iterations - Towards  Data  Science,” Medium ,  2017. https://towardsdatascience.com/epoch-vs-iterations-vs-batch-size-4dfb9c7ce9c9  (accessed  Jun.  26, 2020).
11. S.  Avila,  N.  Thome,  M.  Cord,  E.  Valle,  and  A.  De  A.  Araújo,  “Pooling  in image  representation:  The visual codeword point of view,” Comput. Vis. Image Underst. , 2013, doi: 10.1016/j.cviu.2012.09.007.
© 2019 by the authors. Submitted for possible open access publication under the terms and  conditions  of  the  Creative  Commons  Attribution  (CC  BY)  license (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).