Klasifikasi Citra Generasi Artificial Intellegence menggunakan Metodde Fine Tuning pada Residual Network - Hakim, Sulthan Abiyyu; Ubaidillah, Muhammad; Ramadhan, Aditya Rizky; Hawari, Rahmada Zulvia Azzahra; Rizky, Audhinata Bebytama; Lutfi, Raniyah; Hermanto, Putri Tsania Maulidia; Yudistira, Novanto (Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, 2024)
Citra generasi AI memiliki beragam manfaat yang signifikan, baik dalam bidang penelitian maupun industri. Namun, penggunaan citra generasi AI juga memiliki dampak negatif dalam konteks hukum, politik dan berbagai aspek lain dalam kehidupan. Penelitian ini menitik beratkan klasifikasi citra generasi AI yang dapat mendeteksi keaslian dari suatu citra. Metode yang diusulkan adalah menggunakan model residual network yang telah dilakukan fine tuning. Teknik fine tuning yang dilakukan meliputi penggunaan learning rate scheduler berbasis warm up yang diikuti dengan linear scheduler, akumulasi gradien, dan augmentasi citra. Penelitian menunjukkan bahwa model residual network 152 menghasilkan performa terbaik dengan f1 score 0.963 dan loss 0.08.