การใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกในการจำแนกภาพ ไก่พื้นเมืองไทยพันธุ์ประดู่หางดำ สุจิตรา ทิพย์ศรีราช สจี กัณหาเรียง และ สุรชัย สุวรรณลี

บทคัดย่อ

ไก่พื้นเมืองพันธุ์ประดู่หางดำเป็นพันธุ์ที่มีการเลี้ยงมากที่สุดในประเทศไทยและมีความหลากหลายทางพันธุกรรมเป็นอย่างมาก ผู้ที่ไม่มีประสบการณ์และความชำนาญไม่สามารถแยกระหว่างพันธุ์แท้และลูกผสมได้อย่างถูกต้อง ในการทดลองนี้จึงได้นำเสนอการใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกด้วยโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันซึ่งเป็นเทคนิคในการจำแนกภาพที่มีประสิทธิภาพในการแก้ไขปัญหานี้ ใช้ไก่พื้นเมืองพันธุ์ประดู่หางดำพันธุ์แท้และลูกผสมระหว่างประดู่หางดำกับเหลืองหางขาวจำนวน 4 กลุ่ม ดังนี้ พันธุ์แท้เพศผู้ พันธุ์แท้เพศเมีย ลูกผสมเพศผู้ และลูกผสมเพศเมีย เก็บข้อมูลภาพกลุ่มละ 250 ภาพ รวมเป็น 1,000 ภาพ ทดสอบสถาปัตยกรรม 4 แบบ คือ LeNet-5, AlexNet, CNN1 และ CNN2 ปรับขนาดภาพเป็น 224x224 พิกเซล โดยกำหนดรอบในการประมวลผลเป็น 10 และ 20 รอบ จากการทดลองพบว่า การใช้สถาปัตยกรรมแบบ LeNet-5 และฟังก์ชันกระตุ้นเรคติไฟด์ลินเนียนยูนิต ประมวลผล 20 รอบ มีความแม่นยำในการเรียนรู้ การตรวจสอบ และการทดสอบมากที่สุด แต่สถาปัตยกรรมแบบ CNN2 ประมวลผล 20 รอบ สามารถทำนายผลได้ถูกต้องมากที่สุด คือ 96.67% จากผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าการใช้สถาปัตยกรรมอย่างง่ายของโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันอย่าง CNN2 สามารถจำแนกพันธุ์ไก่พื้นเมืองได้อย่างมีประสิทธิภาพ