Perbandingan Kinerja Inception- Resnetv2, Xception, Inception-v3, dan Resnet50 pada Gambar Bentuk Wajah - Fitriana Masruroh; Bayu Surarso; Budi Warsito (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Saat ini, klasifikasi bentuk wajah banyak diterapkan dalam berbagai bidang. Dalam bidang industri fashion dapat digunakan untuk pemilihan gaya rambut, pemilihan bingkai kacamata, tata rias, dan mode lainnya. Selain itu, dalam bidang medis bentuk wajah digunakan untuk bedah plastik. Identifikasi bentuk wajah adalah tugas yang menantang karena kompleksitas wajah, ukuran, pencahayaan, usia dan ekspresi. Banyak metode yang dikembangkan untuk memberikan hasil akurasi terbaik dalam klasifikasi bentuk wajah. Deep learning menjadi tren dibidang komputer vision karena memberikan hasil yang paling baik dari pada metode sebelumnya. Makalah ini mencoba menyajikan perbandingan kinerja klasifikasi wajah dengan empat arsitektur deep learning Xception, ResNet50, InceptionResNet-v2, Inception-v3. Dataset yang digunakan berjumlah 4500 gambar yang terbagi lima kelas heart, long, oblong, square, round. Berbagai pengoptimal deep learning diantaranya; transfer learning, optimizer deep learning, dropout dan fungsi aktivasi diterapkan untuk meningkatkan kinerja model. Perbandingan antara berbagai model CNN didasarkan kinerja metrik seperti accuracy, recall, precision dan F1-score. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa model Inception-ResNet-V2 menggunakan fungsi aktivasi Mish dan optimizer Nadam mencapai nilai tertinggi dengan accuracy dan f1-score masing-masing 92.00%, dan penggunaan waktu 65.0 menit.