I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.   15 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 26 ,   p p .   443 ~ 453   I SS N:  2 2 5 2 - 8 9 3 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijai.v 15 .i 1 . p p 4 4 3 - 4 5 3           443     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij a i . ia esco r e. co m   O ptimi zing  Ja v a nese script  rec o g ni tion usin g  f in e - t u ned  ResNet - 1 8  and tr a nsfer learning       Nur  F a t ea h 1 ,   Su bh a n 2 ,   Ya hy a   Nur  I f riza 2   1 Jav a n e se   La n g u a g e   a n d   L i t e r a t u r e   E d u c a t i o n   S t u d y   P r o g r a m ,   F a c u l t y   o f   L a n g u a g e   a n d   A r t s,   U n i v e r si t a s N e g e r i   S e mara n g ,     S e mara n g ,   I n d o n e si a   2 I n f o r mat i o n   S y st e ms  S t u d y   P r o g r a m ,   F a c u l t y   o f   M a t h e m a t i c s  a n d   N a t u r a l   S c i e n c e s,  U n i v e r s i t a s Ne g e r i   S e m a r a n g ,   S e mara n g ,   I n d o n e s i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Mar   7 ,  2 0 2 5   R ev is ed   Oct   20 ,  2 0 2 5   Acc ep ted   J an   10 ,  2 0 2 6       Ja v a n e se   sc rip t,   k n o wn   a s  a k sa ra   J a wa ,   is  a n   a n c ien t  sc ri p t  u se d   in   h isto rica l   a n d   c u lt u ra l   tex ts.   Ho we v e r,   it s  c o m p lex   c h a ra c ter  stru c tu re   p o se s c h a ll e n g e s   fo r  a c c u ra te  re c o g n it i o n   in   m o d e rn   d i g it a l  a p p li c a ti o n s.  T h is  stu d y   p r o p o se s  a n   o p ti m ize d   c las sifica ti o n   a p p r o a c h   fo r   a k sa ra   J a wa   u si n g   a   fin e - tu n e d   re sid u a l  n e two r k   (Re sN e t) - 1 8   m o d e l  c o m b in e d   with   th e   a d a p ti v e   m o m e n t   e stim a ti o n   (Ad a m )   o p ti m iza ti o n   a lg o rit h m   a n d   tran sfe r  lea rn i n g   o n   t h e   h a n a c a ra k a   ima g e   d a tas e t.   By   lev e ra g in g   t h e   re sid u a l  lea rn i n g   fra m e wo rk   o f   Re sN e t - 1 8 ,   th e   m o d e l  e ffe c ti v e ly   c a p tu re s  d e e p   sp a ti a l  fe a tu re s  o f  th e   sc rip t   wh il e   re d u c in g   v a n is h in g   g ra d ie n t  issu e s.  F in e - tu n in g   is  a p p li e d   t o   e n h a n c e   m o d e l  a d a p tab il it y ,   e n su ri n g   ro b u st  fe a tu re   e x trac ti o n   sp e c ifi c   t o   Ja v a n e se   c h a ra c ters .   Ex p e rime n tal  re su lt s  d e m o n stra te  th a t  th e   fi n e - tu n e d   Re sN e t - 1 8   o u t p e rfo rm s  c o n v e n ti o n a l  d e e p   l e a rn in g   a rc h it e c tu re s  i n   re c o g n izin g   a k sa r a   J a wa   c h a ra c ters ,   a c h iev in g   9 3 %   p re c isio n ,   9 1 %   re c a ll ,   9 1 %   F1 - sc o re ,   a n d   9 1 %   a c c u ra c y .   Th e   st u d y   fu rt h e r  e x p l o re s  th e   imp a c t  o f  h y p e r p a ra m e ter   tu n i n g ,   d a ta  a u g m e n tatio n ,   a n d   d r o p o u t  re g u lariz a ti o n   o n   m o d e l   p e rfo rm a n c e .   Th e   fin d i n g s  h ig h li g h t  t h e   e ffe c ti v e n e ss   o f  tran sfe r  l e a rn in g   i n   re so u rc e - li m it e d   sc e n a rio s,  m a k i n g   it   a   fe a sib le  so l u ti o n   f o r  o p t ica l  c h a ra c ter  re c o g n it i o n   (OCR)  a p p li c a ti o n s  i n   Ja v a n e se   sc rip t  d i g it iza ti o n .   Th i s  re se a rc h   c o n tri b u tes   t o   t h e   p re se rv a ti o n   o f   c u lt u ra l   h e rit a g e   th r o u g h   a d v a n c e m e n ts  in   d e e p   lea rn in g - b a se d   sc ri p t  re c o g n it io n .   K ey w o r d s :   Dee p   lear n in g   J av an ese  s cr ip t   Op tical  ch ar ac ter   Op tim izatio n   R esNet - 18   T r an s f er   lear n i n g   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Yah y a  Nu r   I f r iza   I n f o r m atio n   Sy s tem s   Stu d y   Pr o g r am ,   Facu lty   o f   Ma th e m atics a n d   Natu r al  Scien ce s   Un iv er s itas   Neg er i Sem ar an g   Sem ar an g ,   I n d o n esia   E m ail:  y ah y an u r if r iza@ma il.u n n es.a c. id       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  J av an ese   s cr ip t,  also   k n o wn   as  a ksa r a   Ja w a   o r   h an ac a r ak a ,   is   a   cu lt u r al  h er itag e   o f   s ig n if ican t  h is to r ical  an d   id e n tity   v alu e   in   I n d o n esia,  p ar ticu la r ly   o n   th e   I s lan d   o f   J av a  [ 1 ] ,   [ 2 ] .   Fo r   ce n tu r ies,  it  h as  b ee n   u s ed   in   liter atu r e,   h is to r ical  r ec o r d s ,   an d   o f f icial  d o cu m en ts   [ 3 ] ,   [ 4 ] .   Ho wev er ,   with   th e  ad v an ce m e n t  o f   m o d er n   tec h n o lo g y ,   th e  u s e  an d   in ter est  in   lear n in g   th e  J av an ese  s cr ip t  h av e  s ig n if ica n tly   d ec lin ed .   T h is   s itu atio n   u n d er s co r es  th e   u r g en cy   o f   p r eser v in g   a n d   e n h a n cin g   t h e  r ec o g n itio n   o f   t h e   J av an ese  s cr ip t  t o   r em ain   r ele v an t  i n   th e   d i g ital  er a.   T r a d itio n al  a p p r o ac h es,  s u ch   as  o p tical  c h ar ac ter   r ec o g n itio n   ( OC R ) ,   h a v e  b ee n   u s ed   to   r ec o g n ize  J av a n ese  s cr ip t  ch ar ac ter s .   Ho we v er ,   th ese  m eth o d s   f ac e  lim i tatio n s   in   h an d lin g   v ar iatio n s   in   h an d wr itin g   s ty l es,  d is to r tio n s ,   an d   s u b o p tim al  im ag e  q u ality   [ 5 ] .   W ith   th e  r ap id   p r o g r ess   in   d ee p   lear n in g   tech n o lo g y ,   d e ep   lear n in g - b ased   ap p r o ac h es   h av e   s h o wn   p r o m is in g   p o te n tial  in   im p r o v i n g   ch ar ac ter   r ec o g n itio n   ac cu r ac y   [ 6 ] .    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  15 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 26 :   443 - 4 5 3   444   T r an s f er   lear n in g   h as  also   e m er g ed   as  an   e f f ec tiv e  a p p r o ac h   to   e n h an ce   th e  p er f o r m a n ce   o f   d ee p   lear n in g   m o d els,   p ar ticu lar l y   wh en   th e   av ailab le  tr ain in g   d ata  is   lim ited   [ 7 ] .   B y   lev er ag in g   p r e - tr ain ed   m o d els,  tr an s f er   lea r n in g   allo ws  th e  k n o wled g e   g ain e d   to   a cc eler ate  tr ain in g   a n d   im p r o v e   th e  p er f o r m a n ce   o f   n ew  m o d els  o n   s p ec if ic   task s   [ 8 ] .   Alth o u g h   r esear ch   h as   b ee n   co n d u cted   o n   J av an ese  s cr ip t  ch ar ac ter   r ec o g n itio n ,   cu r r e n t  ap p r o ac h es  s till   f ac e  s ev er al  lim itatio n s ,   s u ch   as  in s u f f icien t  ac cu r ac y   u n d e r   v ar y in g   im ag e  co n d itio n s   an d   th e  n ee d   f o r   lar g e  tr ain in g   d atasets   [ 9 ] .   T h er e f o r e,   t h er e  is   a  n ee d   to   d ev elo p   m o r e   ef f ec tiv e  an d   ef f icien t  class if icatio n   m o d els  to   a d d r ess   th ese  lim itatio n s .   E x is tin g   r esear c h   o n   a ksa r a   Ja w a   r ec o g n itio n   is   s till   in   it s   ea r ly   s tag es,  with   a  lim ited   n u m b er   o f   s tu d ies  f o cu s in g   o n   th is   s p e cif ic  s cr ip t.  W h ile   s o m e  p r o m is in g   r esu lts   h av e   b ee n   ac h iev ed   u s in g   tech n i q u es  lik e  co n v o l u tio n al  n eu r al  n etwo r k s   ( C NN) ,   s ev er al  k ey   g a p s   r em ain   [ 1 0 ] .   Fig u r e  1   s h o ws h a n ac ar ak a.           Fig u r e  1 .   Han ac a r ak a  J av an es e  s cr ip t       T h ese  in clu d e  th e  n ee d   f o r   lar g er   an d   m o r e  d iv er s e   d atasets ,   th e  d ev elo p m en t   o f   r o b u s t     p r e - p r o ce s s in g   tech n iq u es  to   h an d le  v ar iatio n s   in   h an d wr iti n g   s ty les,  an d   th e  ex p lo r atio n   o f   ad v an ce d   d ee p   lear n in g   ar ch itectu r es  tailo r ed   f o r   co m p lex   s cr ip ts   lik e  a ksa r a   Ja w a   [ 1 1 ] ,   [ 1 2 ] .   Ad d iti o n ally ,   r esear ch   o n     r ea l - tim e  r ec o g n itio n   s y s tem s   an d   in teg r atio n   with   o th er   la n g u ag e   tech n o lo g ies,  s u c h   as  m ac h in e  tr a n s latio n   an d   tex t - to - s p ee c h ,   is   s till   in   it s   in f an cy   [ 1 3 ] .   Ad d r ess in g   th e s e  g ap s   will  b e  cr u cial  f o r   ad v an cin g   th e  f ield   o f   a ksa r a   Ja w a   r ec o g n itio n   an d   en s u r in g   its   p r eser v atio n   an d   ac ce s s ib ilit y .   E x is tin g   ap p r o ac h es  to   J av a n ese  s cr ip t  r ec o g n itio n   h av e  f ac ed   t h r ee   f u n d am en tal  c h allen g es:  i)   m o s t  s tu d ies  u s ed   b asic  C N N  ar ch itectu r es  th at  s tr u g g le  with   th e  s cr ip t' s   co m p lex   g r ap h em es,  ii)  m eth o d s   r eq u i r ed   im p r ac tically   l ar g e  d atasets ,   an d     iii)   s y s tem s   s h o wed   p o o r   g e n er aliza tio n   to   r ea l - wo r ld   v a r iatio n s   in   h a n d wr itin g   q u ali ty   an d   s ty le.   Fo r   in s tan ce ,   Su s an to   et  a l.   [ 1 4 ]   ac h iev ed   o n ly   8 5 % a cc u r ac y   d esp ite  u s in g   a  d ee p   1 2 - lay er   C N N .   R esNet - 1 8 ,   a  v ar ian t  o f   th e  r e s id u al  n etwo r k   ( R esNet)   ar ch itectu r e,   h as  s ig n if ican tly   c o n t r ib u ted   to   ad v an ce m e n ts   in   d ee p   lear n i n g ,   p ar ticu lar ly   in   co m p u ter   v is io n   task s   s u ch   as  im ag e   c lass if icatio n ,   o b ject  d etec tio n ,   an d   m ed ical  im ag e  an aly s is .   I t  co n s is ts   o f   1 8   lay er s ,   in clu d in g   co n v o lu t io n al  lay er s ,   b atch   n o r m aliza tio n ,   an d   r ec tifie d   li n ea r   u n it  ( R eL U )   ac tiv atio n   f u n ctio n s .   T h e  k e y   f ea tu r e  o f   R esNet  ar ch itectu r es   is   th e  u s e  o f   s k ip   co n n ec tio n s   o r   r esid u al  co n n ec tio n s ,   wh i ch   f ac ilit ate  g r ad ie n t  f lo w  a n d   h elp   m itig ate  th e  v an is h in g   g r ad ien t  p r o b lem   [ 1 5 ] .   T h e  ef f ec tiv e n ess   o f   R esNet - 1 8   h as  b ee n   d em o n s tr at ed   ac r o s s   v ar io u s   ap p licatio n s .   I t   h as  also   b ee n   s u cc ess f u lly   ap p lied   in   f r u it  im ag e  class if icatio n ,   wh er e   m u ltip le  R esNet - 18  m o d els  en h an ce d   p e r f o r m an c e  s ig n if ican tly   [ 1 6 ] .   Ad d itio n ally ,   it  h as  b ee n   u tili ze d   f o r   d etec tin g   m ed ical   co n d itio n s   s u ch   as  b r ain   tu m o r s   an d   c o lo r ec tal  ca n ce r ,   y ie ld in g   r eliab le  an d   r ep r o d u ci b le  r esu lts   [ 1 7 ] ,   [ 1 8 ] .  W e  im p lem en t  th e  f ir s t  ap p lic atio n   o f   R esNet - 1 8   with   s k ip   co n n ec tio n s   s p ec if ically   o p ti m ized   f o r   J av an ese  s cr ip t's   s tr u ctu r al  ch allen g es,  o v er co m i n g   v a n is h in g   g r ad ien t iss u es th at  p lag u ed   ea r lier   C NN  ap p r o ac h es .   B e y o n d   i m a g e  p r o c e s s i n g ,   R e s N e t - 1 8   h a s   b e en   ex p lo r ed   i n   g en o m i c s   f o r   d i s e a s e   d e t ec t i o n   a n d   t r e a t m en t   o p t im i z a t i o n ,   d em o n s t r a t in g   i t s   v e r s a t i l i t y   a cr o s s   d i f f er e n t  d o m a in s   [ 1 9 ] .   I ts   s k i p   co n n e c t io n s   p l a y   a   c r u c i a l   r o l e  i n   tr a i n in g   d e ep e r   n e t w o r k s   b y   a d d r e s s i n g   th e   v a n i s h i n g   g r a d ie n t   p r o b l e m   [ 2 0 ] .  T e c h n i q u e s   s u c h   a s   g r ad i en t   a m p l i f i c a ti o n   an d   o p t i m ize d   tr a i n in g   s t r a te g i e s   c an   f u r t h e r   e n h an c e  i t s   p e r f o r m a n c e   b y   r e d u c i n g   tr ai n i n g   t i m e  a n d   i m p r o v in g   a cc u r a cy   [ 1 5 ] ,   [ 2 1 ] .   A l t h o u g h   R e s N e t - 1 8   i s   l e s s   c o m p l e x   t h an   d e ep er   m o d e l s   l i k e  R e s N e t - 5 0   a n d   R e s N e t - 1 0 1 ,   i t   s t i l l  r eq u ir e s   s u b s t a n t i a l   c o m p u t a t io n a l   r e s o u r c e s ,   e s p e c ia l l y   i n   m u l t i - m o d e l   s e tu p s .   F i n e - t u n i n g   p a r a m e t er s   l ik e   in p u t   r e s o lu t i o n   an d   q u a n t iz a t i o n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       Op timiz in g   Ja va n ese  s crip t re co g n itio n   u s in g   fin e - tu n ed   R es N et - 1 8   a n d   tr a n s fer lea r n in g   ( N u r   F a tea h )   445   p r e c i s io n   i s   e s s e n t ia l   f o r   o p t im a l   p e r f o r m an c e  b u t   ca n   b e  a   r e s o u r c e - in t e n s iv e  a n d   c o m p l e x   p r o ce s s .   A s   a  p o w er f u l   a n d   a d ap t a b le   d ee p   l e a r n i n g   m o d e l,   R e s N e t - 1 8   h a s   a c h ie v ed   n o t a b le   s u c c e s s   i n   v ar i o u s   a p p l i ca t i o n s ,   p ar t i c u l ar l y   in   c o m p u t er   v i s i o n   a n d   m ed i c a l   i m ag i n g .   I t s   r e s i d u a l  c o n n e c t i o n - b a s e d   a r c h i t ec t u r e   s u p p o r t s   t h e  tr a in i n g   o f   d e ep er   n e t w o r k s ,   w h il e   i t s   v e r s a t i l i ty   en s u r e s   i t s   co n t in u ed   p o p u l ar i t y   d e s p i t e   i t s   c o m p u t a t i o n a l   d e m a n d s .   T h e  r ec o g n itio n   o f   a ksa r a   J a w a   p r esen ts   a  s ig n if ican t  ch allen g e  in   th e  f ield   o f   OC R   d u e  to   its   in tr icate   ch ar ac ter   s tr u ctu r es  an d   lim ited   d ig ital  r eso u r ce s   [ 2 2 ] .   T h is   s tu d y   h ig h lig h ts   th e  im p o r tan ce   o f   ap p ly in g   d ee p   lear n in g   tech n iq u es,  s p ec if ically   a  f in e - tu n e d   R esNet - 1 8   m o d el,   to   ad d r e s s   th ese   ch allen g es   an d   en h an ce   t h e  d ig itizatio n   o f   J av an ese  s cr ip t   [ 2 3 ] .   B y   lev er ag in g   tr an s f er   lear n in g   a n d   a d ap tiv e  o p tim izatio n   tech n iq u es,  th is   r esear ch   co n tr ib u tes  to   th e  p r eser v atio n   o f   cu ltu r al  h er itag e  wh ile  ad v an cin g   I n d o n esian   lan g u ag e  tec h n o lo g y .   T h e  s u cc ess f u l  class i f icatio n   o f   a ksa r a   Ja w a   w ith   h ig h   ac cu r ac y   d em o n s tr ates  th e   p o ten tial   o f   d ee p   lear n in g - b ased   OC R   s y s tem s   in   au to m atin g   th e   r ec o g n itio n   a n d   d ig ital   d o cu m e n tatio n   o f   h is to r ical  s cr ip ts ,   p av in g   th e  way   f o r   b r o ad e r   ap p licatio n s   in   lin g u is tic  p r eser v atio n ,   ed u ca tio n ,   a n d   c u ltu r al  s tu d ies.       2.   M E T H O D   2 . 1 .     Da t a s et   des cr iptio n   T h is   s tu d y   em p lo y s   a   f in e - t u n ed   R esNet - 1 8   m o d el   with   ad ap tiv e   m o m e n t  esti m atio n   ( Ad am )   o p tim izatio n   an d   tr an s f er   lear n in g   to   class if y   a ksa r a   Ja w a   ch ar ac ter s .   T h e  m eth o d o lo g y   co n s is ts   o f   s ev er al  k ey   s tag es,  in clu d in g   d ata  p r e p r o ce s s in g ,   m o d el  f in e - tu n in g ,   tr ain in g ,   an d   ev alu atio n .   T h e  h an ac ar ak a  d ataset  is   a  v alu ab le  r eso u r ce   f o r   a ksa r a   Ja w a   ch ar ac ter   r ec o g n itio n   r esear ch .   I t  co n s is ts   o f   a  co llectio n   o f   h an d wr itten   a ksa r a   Ja w a   ch a r ac ter s ,   s o u r ce d   f r o m   v ar io u s   o n lin e  p latf o r m s   an d   d ig ital  s u r v ey s .   T h e  d ataset  is   co m p o s ed   o f   1 5 6 2   im ag es,  ea ch   r ep r esen tin g   a  u n iq u e  ch ar ac ter   f r o m   th e  a ksa r a   Ja w a   s cr ip t.  Mo r e  d etails   ca n   b e  s ee n   in   Fig u r e  2 .           Fig u r e  2 .   R esear ch   f lo wc h ar t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  15 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 26 :   443 - 4 5 3   446   T h e  r e s e ar c h   f l o w ch a r t  i l lu s t r a t e s   t h e   s t ep - by - s t e p   p r o ce s s   o f   a k s a r a   J a w a   ch a r a c t e r   c las s i f i c a t i o n   u s i n g   a   f in e - tu n e d   R e s N e t - 1 8   m o d e l  w i t h   Ad a m   o p t i m i za t i o n .   T h e   p r o c e s s   b eg i n s   wi t h   t h e  h an a c ar ak a  i m a g e   d a t a s e t ,   w h i ch   u n d e r g o e s   p r e p r o c e s s i n g   s t ep s   s u c h   a s   r e s i z i n g ,   n o r m a li z a t i o n ,   an d   d a ta  a u g m e n t a t io n   t o   e n h a n c e   i m a g e   q u a l i ty   an d   i m p r o v e   m o d e l   g e n er a l i z a t io n .   T h e   d a t a s e t   i s   t h en   s p l i t  i n to   t r a i n in g   ( 8 0 % ) ,   v a l i d a t io n   ( 1 0 % ) ,   an d   t e s t i n g   ( 1 0 % )   s u b s e t s   t o   e n s u r e  r o b u s t   m o d e l   e v a l u a t io n .   T h e  t r a i n in g   d a ta   i s   u s e d   t o   f in e - t u n e   th e   R e s N e t - 1 8   m o d e l ,   w h er e   th e  f in a l   f u l ly   c o n n ec t e d   ( F C )   l ay er   i s   m o d if i e d   to   m at c h   th e   n u m b e r   o f   h an a c ar a k a   c l a s s e s ,   a n d   t h e   Ad a m   o p t im i z e r   i s   em p l o y e d   f o r   e f f i c i e n t  p a r am e t e r   u p d at e s .   T h e  m o d e l 's   p e r f o r m a n c e   i s   th en   ev a l u a te d   u s i n g   p r e c i s io n ,   r ec a l l ,   F 1 - s c o r e ,   a n d   a c c u r a c y ,   en s u r in g   th a t   th e  tr a i n ed   m o d e l   i s   o p t i m i z ed   f o r   J av an e s e   s cr i p t  r e co g n i t i o n .   T h e  r e s u l t s   an d   d i s c u s s i o n   s h o u l d   a n a l y ze   t h e   e f f e c t i v e n e s s   o f   th i s   ap p r o a c h ,   h ig h l ig h t in g   im p r o v e m en t s   i n   a c c u r a cy   an d   r o b u s t n e s s   in   r e c o g n i z in g   a k s a r a   Ja w a   ch a r a c t e r s .     2 . 2 .     M o del selec t io n a nd   f ine - t un ing   R esNet - 1 8 ,   a  d ee p   C NN  m o d el  k n o wn   f o r   its   r esid u al   le ar n in g   m ec h a n is m ,   is   ch o s en   d u e   to   its   ef f icien cy   in   e x tr ac tin g   h ier ar ch ical  f ea tu r es.  T h e   m o d el   is   p r etr ai n ed   o n   I m a g eNe t  an d   f in e - tu n ed   b y   r ep lacin g   th e  FC   lay er   to   m at ch   th e  n u m b e r   o f   h a n ac ar ak a   ch ar ac ter   class es.  On ly   th e  f in al  lay er s   ar e  tr ai n ed   wh ile  ea r lier   co n v o l u tio n al  l ay er s   r em ain   f r o ze n   to   r etai n   p r etr ain e d   k n o wled g e.   R esNet - 1 8   is   a  C NN   ar ch itectu r e  d esig n ed   to   a d d r ess   th e  v an is h in g   g r a d ien t  p r o b lem   in   d ee p   lear n in g   m o d e ls   [ 2 0 ] ,   [ 2 4 ] .   Un lik e   tr ad itio n al  C NNs,  R es Net   in tr o d u ce s   s k ip   co n n ec tio n s   ( s h o r tcu t  co n n ec tio n s )   th at  allo w  t h e  g r ad ie n t  to   f lo w  d ir ec tly   th r o u g h   lay er s ,   p r e v en tin g   d eg r a d atio n   in   d ee p   n etwo r k s .   R esNet - 1 8   co n s is ts   o f   1 8   lay er s ,   in clu d in g   co n v o lu tio n al  lay er s ,   b atch   n o r m aliza ti o n ,   R eL U  ac tiv atio n ,   an d   r esid u al  b l o ck s   [ 2 5 ] .   T h e  r esid u al  lear n in g   f r am ewo r k   en a b les  th e  m o d el  to   lear n   id e n tity   m ap p in g s ,   m a k in g   it  m o r e  ef f icien t  in   ca p tu r in g   h ier a r ch ical   f ea tu r es  f r o m   im ag es.  T h e  n e two r k   is   p r etr ain ed   o n   lar g e - s ca le  d atasets   lik e  I m ag eNe t,  allo win g   it   to   e x tr ac t  r o b u s t  f ea t u r es  f o r   tr a n s f er   lea r n in g   ap p licatio n s .   Ma th em atica lly ,   a  r esid u al  b lo ck   in   R esNet  ca n   b e  ex p r ess ed   as ( 1 ) .     = ( , { } ) +   ( 1 )     W h er e   x   is   th e  in p u t; F( x , {W i })   r ep r esen ts   th e  lear n ed   tr a n s f o r m atio n   ( s er ies o f   co n v o lu ti o n al  lay er s ) ; a n d   th e   ad d itio n   o f   x   allo ws th e  m o d el   to   lear n   an   id en tity   m a p p in g ,   p r ev en tin g   d eg r ad atio n   in   d ee p er   n etwo r k s .   Du e  to   its   ef f icien t  f ea tu r e   ex tr ac tio n   ca p a b ilit ies,  R esNet - 1 8   is   c h o s en   f o r   th is   s tu d y   to   r ec o g n ize   th e  co m p lex   s h ap es   o f   a ksa r a   Ja w a   w h ile  m itig atin g   v an i s h in g   g r a d ien t  is s u es.  T h e   Ad am   alg o r ith m   is   an   ad v an ce d   o p tim izatio n   tech n i q u e  th at   co m b in es  th e   b en e f its   o f   m o m en tu m - b ased   o p ti m izatio n   ( e. g . ,   r o o t   m ea n   s q u ar e   p r o p ag atio n   ( R MSp r o p )   a n d   s to ch asti c  g r ad ien t  d escen t   ( SGD )   with   m o m en tu m ) .   Ad am   is   wid ely   u s ed   d u e  t o   its   ad ap tiv e  lear n in g   r ates,  wh ich   h elp   s t ab ilize  tr ain in g   ac r o s s   d if f e r en t  d atasets   ca n   s h o w   o n   ( 2 ) .   Ad am   u p d ates th e  m o d el’ s   p ar am eter s   u s in g   f ir s t - o r d er   an d   s ec o n d - o r d er   m o m en t e s tim ates .     = 1 − 1 + ( 1 − 1 ) 2     = 2 − 1 + ( 1 − 2 ) 2     = − 1 − √ +   ( 2 )     W h er e  m t   is   th e   ex p o n en tially   d ec ay in g   a v er ag e   o f   p ast  g r a d ien ts ;  v t   is   th e   ex p o n en tially   d ec ay in g   av er a g e  o f   s q u ar ed   g r ad ien ts ;  β 1   b eta   β2   ar e  h y p er p a r am eter s   ( ty p ically   s et  to   0 . 9   a n d   0 . 9 9 9 ) ;  η   is   th e  lear n in g   r ate;  an d     ϵ   is   a  s m all  co n s tan t to   p r ev e n t d iv is io n   b y   ze r o .   Ad am   is   ch o s en   in   th is   s tu d y   d u e  to   its   f ast  c o n v e r g en ce   an d   ab ilit y   to   h an d le   s p ar s e   g r a d ien ts ,   m ak in g   it  s u itab le  f o r   f in e - t u n in g   p r etr ai n ed   R esNet - 1 8   with o u t  ex ten s iv e   h y p er p a r a m eter   tu n i n g .   T h e  alg o r ith m   d y n am ically   ad ju s ts   lear n in g   r ates  f o r   ea ch   p ar am eter   u s in g   m o v in g   av e r ag es  o f   g r ad ien ts   an d   s q u ar ed   g r ad ie n ts ,   wh ich   s tab ilizes tr ain in g .   T h is   ad ap tiv e  ap p r o ac h   p r o v es p ar ticu lar ly   ef f ec tiv e  f o r   J av an ese   s cr ip t r ec o g n itio n ,   wh er e  c h ar ac ter   co m p lex ity   d em an d s   p r e cise w eig h t u p d ates d u r i n g   b a ck p r o p ag atio n .     2 . 3 .     T ra ini ng   pro ce s s   T h e  m o d el  is   tr ain ed   u s in g   th e   Ad am   o p tim izatio n   alg o r ith m   with   a  lear n in g   r ate  o f   0 . 0 0 1 ,   b atch   s ize  o f   3 2 ,   a n d   cr o s s - en tr o p y   lo s s   f u n ctio n .   T h e  tr ain in g   is   co n d u cted   f o r   5 0   ep o c h s ,   an d   ea r ly   s to p p in g   is   ap p lied   to   p r e v en t  o v er f itti n g .   Du r in g   tr ain in g ,   d r o p o u t  r e g u lar izati o n   is   u s ed   to   e n h an ce   g e n er a lizatio n ,   an d   b atch   n o r m aliza tio n   is   ap p lied   t o   s tab ilize  lear n in g .   T h e  tr ai n in g   p r o ce s s   in v o l v es  f in e - t u n in g   a  p r et r ain ed     R esNet - 1 8   m o d el  f o r   a ksa r a   J a w a   class if icatio n   u s in g   th e  Ad am   o p tim izer .   First,  th e  d ata s et  is   p r ep r o ce s s ed   b y   r esizin g   im a g es  to   2 2 4 × 2 2 4   p ix els,  n o r m alizin g   p ix el  v a lu es,  an d   a p p ly in g   au g m en tati o n   tech n i q u es  lik e  r o tatio n   an d   co n tr ast  ad ju s tm e n t.  T h e  d ataset  is   s p lit  in to   tr ain in g   ( 8 0 %),   v alid atio n   ( 1 0 %),   an d   test in g   ( 1 0 %)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       Op timiz in g   Ja va n ese  s crip t re co g n itio n   u s in g   fin e - tu n ed   R es N et - 1 8   a n d   tr a n s fer lea r n in g   ( N u r   F a tea h )   447   s u b s ets  to   en s u r e  r o b u s t  lear n in g .   Du r in g   t r ain in g ,   th e  R e s Net - 1 8   m o d el  u n d e r g o es  f o r war d   p r o p ag atio n ,   wh er e  in p u t  im ag es  p ass   th r o u g h   c o n v o lu tio n al  lay e r s   f o r   f ea tu r e  ex tr ac tio n ,   f o llo wed   b y   class if icatio n   u s in g   a  m o d if ied   FC   lay er .   T h e   lo s s   f u n ctio n ,   cr o s s - en tr o p y   lo s s ,   ev alu ates  p r ed ictio n   er r o r s ,   an d   b ac k p r o p ag atio n   u p d ates  weig h ts   u s in g   th e   Ad am   o p tim izer ,   wh ich   ad ju s ts   l ea r n in g   r ates  ad ap tiv el y   f o r   ef f icien t  co n v er g e n ce .   R eg u lar izatio n   tech n iq u es  lik e  d r o p o u t  ar e  ap p lied   to   p r ev en t  o v er f itti n g ,   a n d   th e  m o d el   is   tr ain ed   f o r   u p   to   5 0   ep o ch s   with   ea r ly   s to p p in g   to   p r ev e n t  u n n ec ess ar y   co m p u tatio n s .   Per f o r m a n ce   i s   ev alu ated   u s in g   p r ec is io n ,   r ec all,   F1 - s co r e ,   an d   ac cu r ac y ,   en s u r in g   o p tim al   r ec o g n itio n   o f   a ksa r a   Ja w a   ch ar ac ter s .   Fin ally ,   th e  b est - p er f o r m in g   m o d el  i s   s elec ted   f o r   test in g   a n d   later   d ep lo y ed   f o r   OC R   ap p licatio n s ,   en ab lin g   au to m ated   r ec o g n itio n   o f   J av a n ese  s cr ip t.     2 . 4 .     E v a lua t i o n m et rics   T h e  tr ain e d   m o d el  is   ev al u ated   o n   th e   test   s et  u s in g   p r ec is io n ,   r ec all,   F1 - s co r e,   a n d   a cc u r ac y   t o   m ea s u r e  its   ef f ec tiv e n ess   in   r ec o g n izin g   J av an ese  s cr ip t .   T o   ass ess   th e  p er f o r m an ce   o f   th e   f in e - tu n ed     R esNet - 1 8   m o d el  f o r   a ksa r a   Ja w a   class if icatio n ,   s ev er al  e v alu atio n   m etr ics  ar e   u s ed ,   i n clu d in g   ac cu r ac y ,   p r ec is io n ,   r ec all,   an d   F1 - s co r e.   T h ese   m etr ics  p r o v id e   a   co m p r eh en s iv e   u n d er s tan d i n g   o f   t h e  m o d el’ s   ef f ec tiv en ess   in   d is tin g u is h i n g   b etwe en   d if f er e n t  J av an ese  ch ar ac ter s .   Acc u r ac y   m ea s u r es  th e  o v er all  co r r ec tn ess   o f   th e   m o d el’ s   p r ed ictio n s ,   ca lcu lated   as  th e   r atio   o f   co r r ec tly   class if ied   s am p les  to   th e  to tal   n u m b er   o f   s am p les as sh o wn   i n   ( 3 ) .     A c c ura c y   =   (  +  ) (  +  +  )   ( 3 )     W h er e  tr u e  p o s itiv es  ( T P):  co r r ec tly   p r ed icted   a ksa r a   J a w a   ch ar ac ter s ;  tr u e  n e g ativ es  ( T N) :  co r r ec tly   p r ed icted   n o n - tar g et  c h ar ac ter s ;  f alse  p o s itiv es  ( FP ) :  in co r r e ctly   class if ied   ch ar ac ter s   th at  d o   n o t  b el o n g   to   th e   class ; a n d   f alse n eg ativ es ( FN) : m is class if ied   ch ar ac ter s   th at  s h o u ld   b elo n g   to   th e  class .   Pre cisi o n   in d icate s   h o w  m an y   o f   th e  p r ed icted   p o s itiv e  class if icatio n s   wer e  co r r ec t,  m ea s u r in g   th e   m o d el' s   ab ilit y   to   av o id   FP .   I t   is   ca lcu lated   as  th e   r atio   o f   TP   ( co r r ec tly   class if ied   a ksa r a   Ja w a   ch ar ac ter s )   to   all  p r ed icted   p o s itiv es  ( TP + FP ) .   T h is   m etr ic  is   p ar ticu lar l y   cr u cial   f o r   J av an ese  s cr ip t  r ec o g n itio n ,   wh er e   m is class if y in g   s im ilar - lo o k in g   ch ar ac ter s   ( e. g . ,   ' h a'   v s   ' n a ' )   co u ld   d is to r t h is to r ical  d o cu m e n t in ter p r etatio n s .   I t   is   ca lcu lated   as ( 4 ) .     Pr e c ision   =    (  +  )   ( 4 )     A  h ig h er   p r ec is io n   m ea n s   th at  th e  m o d el   p r o d u ce s   f ewe r   FP ,   wh ich   is   cr u cial  wh en   m is class if icatio n   ca n   lead   to   in c o r r ec t  OC R   r ec o g n itio n .   I n   th e  c o n tex t  o f   J av an ese  s cr ip t  d ig itizatio n ,   h ig h   p r ec is io n   en s u r es   th at  ch ar ac ter s   lik e   "d a"   a n d   "d h a" ⎯ wh ich   d if f er   b y   o n ly   a  s in g le  s tr o k e ⎯ ar e   n o t  co n f u s ed   d u r in g   tr an s cr ip tio n .   T h is   m etr ic  b e co m es  esp ec ially   im p o r ta n t  wh en   p r o ce s s in g   h is to r ical  m an u s cr ip ts   wh er e   p r eser v atio n   ac c u r ac y   is   p a r a m o u n t.  I t is ca lcu lated   as ( 5 ) .     R e c a l l =    (  +  )   ( 5 )     A  h ig h   r ec all  v alu e  m ea n s   th e  m o d el  co r r ec tly   id en tifie s   m o s t  o f   th e  tr u e  ch ar ac ter s   b u t  m ay   s till   m is class if y   s o m e  as  n eg ativ es .   T h is   is   p ar ticu lar ly   im p o r ta n t  f o r   p r eser v in g   r ar e   J av an ese  s cr ip t  v ar ian ts   th at  ap p ea r   i n f r eq u en tly   in   h is to r ic al  d o cu m e n ts .   W h ile  h ig h   r ec all  en s u r es  co m p r eh en s iv e   ch ar ac ter   d etec tio n ,   it   m ay   co m e  at  t h e  co s t o f   ac ce p tin g   s o m e  FP   in   th e  r esu lts .   I t i s   th e  h ar m o n ic  m ea n   o f   p r ec is io n   an d   r ec all .     F1 − s c or e   =   2 × ( ×  ) (    +   )   ( 6 )     A  h ig h   F1 - s co r e  i n d icate s   a  g o o d   b alan ce   b etwe en   id en tif y in g   c o r r ec t  c h ar ac ter s   an d   m in im izin g   f alse  class if icatio n s .   T h is   h ar m o n ic  m ea n   o f   p r ec is io n   a n d   r ec all  b ec o m es  p ar ticu lar ly   v alu ab le  wh e n   ev alu atin g   J av a n ese  s cr ip t  r ec o g n itio n .   W h er e  b o th   ac c u r ate   id en tific atio n   ( p r ec is io n )   an d   co m p lete  d etec tio n   ( r ec all)   o f   c h ar ac ter s   ar e  e q u al ly   im p o r tan t.       3.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   Data   p r ep r o ce s s in g   p lay e d   a   v ital  r o le  in   en h an cin g   th e  p e r f o r m a n ce   o f   th e   R esNet - 1 8   m o d el  f o r   a ksa r a   Ja w a   class if icatio n .   A s   o u tlin ed   in   Alg o r ith m   1 ,   th e   d ataset  u n d er wen t  m u ltip le  p r ep r o ce s s in g   s tep s ,   in clu d in g   im a g e  r esizin g   ( 2 2 4 ×2 2 4   p ix els),   n o r m aliza tio n ,   an d   au g m en tatio n   s u ch   as  r o tatio n   an d   c o n tr ast  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  15 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 26 :   443 - 4 5 3   448   ad ju s tm en t.  T h ese  s tep s   en s u r ed   co n s is ten cy   in   in p u t d ata,   r ed u ce d   n o is e,   an d   im p r o v ed   th e  m o d el’ s   ab ilit y   to   g en er alize   ac r o s s   d if f er e n t  ch ar ac ter   v ar iatio n s .   Au g m en tat io n   tech n iq u es  h elp ed   ad d r ess   th e  ch allen g e  o f   lim ited   tr ain in g   d ata  b y   ar tific ially   ex p an d in g   th e  d ataset  an d   in tr o d u cin g   v a r iatio n s   in   ch ar ac ter   ap p ea r an ce ,   m ak in g   th e   m o d el  m o r e  r o b u s t.     Alg o r ith m   1 .   Fin e - tu n e d   R esN et - 1 8   with   Ad am   o p tim izatio n   I n p u t: X_ tr ai n ,   Y_ tr ain ,   X_ test ,   Y_ test   ( T esti n g   d ataset) ,   lr ,   ep o ch s ,   b atch _ s ize   Ou tp u t: R esNet1 8 *   ( Fin e - tu n ed   R esNet - 1 8   m o d el)   B eg in         L o a d   p r etr ai n ed   R esNet - 18         Fre ez e  in itial c o n v o lu tio n al  lay er s         R ep lace   th e  f u lly   co n n ec te d   ( FC )   lay er :       FC _ in p u t =   R esNet1 8 . f c. in _ f e atu r es       R esNet1 8 . f c  =  Fu lly C o n n ec ted ( FC _ in p u t,  n u m _ class es)        Pre p r o ce s s   Data s et       -   R esize  im ag es to   2 2 4 × 2 2 4       -   No r m alize   p ix el  v alu es       -   Ap p l y   d ata  au g m en tatio n   ( r o tatio n ,   f lip p in g ,   co n tr ast ad j u s tm en t)       -   Sp lit in to   tr ain   ( 8 0 %),   v ali d atio n   ( 1 0 %),   test   ( 1 0 %)       Def in e  tr ain in g   co m p o n e n ts       -   L o s s   f u n ctio n : Cro s s E n tr o p y L o s s ( )       -   Op tim izer : A d am   ( R esNet 1 8 . p ar a m eter s ( ) ,   lr )       W h ile  s to p p in g   cr iter io n   n o t m et  d o             Fo r   ea ch   b atch   ( X_ b ,   Y_ b )   in   tr ain i n g   s et:       -   Fo r war d   p ass : o u tp u t =   R esNet1 8 ( X_ b )       -   C o m p u te  lo s s : lo s s   =  C r o s s E n tr o p y L o s s ( o u tp u t,   Y_ b )       -   Z er o   g r ad ien ts :  o p tim izer . ze r o _ g r a d ( )       -   B ac k p r o p a g atio n : lo s s . b ac k war d ( )       -   Up d ate  weig h ts : o p tim izer . s t ep ( )             -   Valid ate  m o d el  o n   v alid atio n   s et             E v alu ate  m o d el             -   C o m p u te  p r ec is io n ,   r ec all,   F1 - s co r e,   an d   ac cu r ac y   o n   test   s et       R etu r n   f in e - tu n ed   m o d el  R e s Net1 8 *   E n d     T h e   d a t a s e t ,   co n s i s t i n g   o f   1 , 5 6 2   i m a g e s   o f   a k s a r a   Ja w a   ch a r a c t er s ,   w a s   s p l i t   i n to   th r e e   s u b s e t s   t o   e n s u r e  e f f e c t iv e   tr a i n in g   a n d   ev a l u a t io n   o f   th e   R e s N e t - 1 8   m o d e l .   F o l l o w in g   a   s t an d a r d   d a t a   d i v i s i o n   s t r a t e g y ,   8 0 %   ( 1 , 2 5 0   i m ag e s )   w e r e   a l lo c a t ed   f o r   t r a in i n g ,   a l l o w in g   t h e  m o d e l  t o   le a r n   c h ar a c t er   p a t t e r n s   e f f i c i en t l y .   A   s e p a r a t e  1 0 %   ( 1 5 6   im a g e s )   w a s   r e s e r v ed   f o r   v a l i d a t i o n ,   en a b l in g   th e   f in e - tu n in g   o f   h y p e r p a r am e t e r s   a n d   p r ev e n t i n g   o v er f i t t in g   b y   m o n i to r in g   m o d e l   p e r f o r m an c e   d u r in g   tr a i n in g .   T h e  r e m a in i n g   1 0 %   ( 1 5 6   i m a g e s )   w a s   d e s i g n a t ed   f o r   t e s t i n g ,   p r o v id i n g   an   u n b i a s e d   a s s e s s m e n t   o f   th e   m o d e l ’ s   g e n er a l i z a t io n   a b i l i ty   o n   u n s ee n   d a t a .   A f t er   s p l it t i n g   t h e   d at a s e t ,   t h e   R e s N e t - 1 8   m o d e l  wa s   i n i t i a l i z ed   w i th   p r e tr a i n ed   w e ig h t s   f r o m   I m a g e N e t   to   le v er a g e   i t s   ex i s t i n g   f e a tu r e  e x tr a c t io n   c ap ab i l i t i e s .   T h e  f i r s t   c o n v o lu t i o n a l   l ay e r s   we r e   f r o z e n   to   r e ta i n   p r ev i o u s l y   le a r n e d   l o w - l ev e l   f e a t u r e s   s u ch   a s   e d g e s   an d   t e x tu r e s ,   w h i l e   t h e   F C   l a y er   w a s   r ep l ac e d   t o   m a t c h   th e   n u m b e r   o f   a k s a r a   J a w a   c la s s e s .   T h e   in p u t   i m a g e s ,   r e s i z e d   to   2 2 4 × 2 2 4   p i x e l s ,   p a s s e d   th r o u g h   m u l t ip l e   co n v o lu t i o n a l   la y e r s ,   b a t c h   n o r m a l i z a t io n ,   a n d   R e L U   a c t i v a t io n s ,   e n a b l in g   d e e p   h ie r ar c h i ca l   f e a t u r e  ex t r a c t io n .   Ma x   p o o l in g   l a y er s   h e l p ed   r ed u ce   d im e n s i o n a l i t y   wh i l e   p r e s e r v i n g   cr i t i c a l   f e a tu r e s .   T h e   m o d i f i ed   F C   l a y er   u ti l iz e d   S o f t M ax   a c t iv a t i o n   to   cl a s s i f y   i m ag e s   i n to   r e s p e c t iv e   a k s a r a   Ja w a   ch a r a c t e r s .   T h i s   i n i t i a l  p h a s e   p r ep a r ed   t h e   m o d e l   f o r   o p t i m i za t i o n ,   e n s u r i n g   th a t  t h e   b a c k b o n e   ar c h i t ec t u r e   w as   e f f e c t iv e l y   a d ap t ed   t o   th e   n e w   d a t a s e t   b e f o r e  a p p l y in g   A d a m   o p t im i z a t i o n   t o   f in e - tu n e   t h e   m o d e l’ s   p a r am e t e r s .   T h e  m o d el  u n d er g o es  f o r war d   p r o p ag atio n ,   wh e r e  in p u t  i m ag es  p ass   th r o u g h   co n v o lu ti o n al,   b atc h   n o r m aliza tio n ,   an d   p o o lin g   l ay er s   to   e x tr ac t  h ier a r ch ical   f ea tu r es.  T h e  f in al  class if icatio n   lay er   ap p lies   So f tMa x   ac tiv atio n   to   ass ig n   p r o b a b ilit ies  to   ea ch   c h ar ac te r .   T h e   m o d el  is   tr ain e d   u s in g   cr o s s - en tr o p y   l o s s ,   with   weig h t  u p d ates  p e r f o r m ed   u s in g   th e  A d am   o p tim izat io n   alg o r ith m ,   wh ich   ad ap tiv ely   ad ju s ts   lear n in g   r ates  f o r   f aster   co n v er g en ce .   T r ain in g   co n tin u es  f o r   a  m ax im u m   o f   5 0   ep o ch s ,   in co r p o r atin g   ea r ly   s to p p in g   to   p r ev en t  o v er f itti n g .   On ce   tr ain ed ,   th e  m o d el  is   ev alu ated   o n   th e  test   s et  u s in g   ac cu r ac y ,   p r ec is io n ,   r ec all,   an d   F1 - s co r e,   en s u r in g   its   ef f ec tiv en ess   in   r ec o g n izin g   a ksa r a   J a w a   ch ar ac ter s .   I t  ca n   b e  s ee n   in   Fig u r e  3 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       Op timiz in g   Ja va n ese  s crip t re co g n itio n   u s in g   fin e - tu n ed   R es N et - 1 8   a n d   tr a n s fer lea r n in g   ( N u r   F a tea h )   449       Fig u r e  3 .   T r ain in g   ac c u r ac y   g r ap h       T h e  f in e - tu n ed   R e s N e t - 1 8   a lg o r i th m   f o r   a k s a r a   J a w a   c la s s i f i c a t i o n   f o l lo w s   a  s t r u c t u r ed   p i p e l in e ,   b e g in n in g   w i t h   d a t a  p r e p r o c e s s i n g ,   w h e r e  i m a g e s   a r e  r e s i z ed   t o   2 2 4 × 2 2 4   p i x e l s ,   n o r m a l i z ed ,   an d   a u g m e n t ed   to   e n h a n ce   g e n er a l i z a t i o n .   T h e   d a t a s e t  o f   1 , 5 6 2   i m a g e s   i s   t h e n   s p l i t   in to   t r a i n in g   ( 8 0 % ) ,   v a l i d a t io n   ( 1 0 % ) ,   an d   t e s t i n g   ( 1 0 %)   s e t s   to   en s u r e   b a l an c e d   l e ar n in g   a n d   ev a lu a t i o n .   T h e  R e s N e t - 18  m o d e l ,   p r e t r a i n ed   o n   I m a g e Ne t ,   i s   m o d i f i ed   b y   f r e e z in g   th e   i n i t i a l   co n v o lu t i o n a l   l ay e r s   w h i l e   r ep l a c in g   th e  F C   l a y e r   to   m a t ch   th e   n u m b e r   o f   a k s a r a   Ja w a   c l a s s e s .   T r a i n in g   a c cu r ac y   g r a p h   i l l u s t r a t e s   t h e  m o d e l 's  l e a r n in g   p r o g r e s s i o n   o v e r   m u l t i p l e  ep o ch s ,   s h o w in g   b o t h   t h e  tr a i n in g   a c cu r a c y   ( b l u e   li n e )   a n d   v a l id a t io n   a c c u r a c y   ( o r an g e  l in e ) .   I n i t i al l y ,   b o th   c u r v e s   e x h i b i t  a   s t ee p   u p w ar d   t r en d ,   in d i ca t i n g   th a t   th e   R e s N e t - 1 8   m o d e l   i s   q u i c k ly   l e ar n in g   an d   i m p r o v in g   i t s   ab i l i ty   to   c l a s s i f y   a k s a r a   J a w a   ch a r ac t e r s .   Ho w ev e r ,   th e   v a l i d a t io n   ac c u r a c y   f l u c tu a t es ,   s u g g e s t in g   t h a t   th e  m o d e l  o c c a s i o n a l l y   o v er f i t s   t o   th e  t r a i n i n g   d a t a,   l e a d in g   t o   p e r f o r m a n ce   v a r i a t io n s   o n   u n s e en   v a l i d a t i o n   s a m p l e s .   A r o u n d   e p o ch   1 2   o n w ar d ,   b o t h   c u r v e s   s t ab i l i ze   a n d   co n v e r g e  n ea r   0 . 9   ( 9 0 %)   a c c u r a c y ,   d e m o n s tr a t i n g   t h a t  t h e  m o d e l  h a s   ef f e c t iv e ly   le a r n e d   t h e   p a t t er n s   i n   t h e   d a t a s e t .   T h e   f l u c tu a t io n s   in   th e   v a l i d a t i o n   cu r v e   in d ic a te   s e n s i t i v i ty   to   s p e c i f ic   b a t ch e s ,   w h i ch   c o u l d   b e  m i t i g a t ed   b y   r eg u l ar i z a t io n   te c h n iq u e s   s u ch   a s   d r o p o u t   o r   f u r t h er   h y p e r p a r am e t er   t u n i n g .   Ov e r a l l,   th e  g r ap h   co n f i r m s   th e   m o d e l 's   s t r o n g   g e n er a l i z a t io n   ab i l i ty ,   w i t h   c o n s i s t e n t   t r a i n in g   an d   v a l i d a t io n   a c c u r a cy   a f t e r   s u f f i c i e n t  e p o ch s .   I t  c an   b e   s e en   i n   F i g u r e   4 .           Fig u r e  4 .   T r ain in g   l o s s   g r ap h       T r ain in g   lo s s   g r ap h   d ep icts   th e  r ed u ctio n   in   tr ain i n g   ( b l u e  lin e)   an d   v alid atio n   lo s s   ( o r an g e  lin e)   o v e r   m u ltip le  ep o c h s ,   d em o n s tr atin g   h o w  well  th e  R esNet - 1 8   m o d el  m i n im izes  class if ica tio n   er r o r s   d u r in g   tr ain in g .   I n itially ,   b o th   lo s s es  ar e  h ig h ,   in d icatin g   th at  th e  m o d el  is   lear n in g   to   ex tr ac t  m ea n in g f u l  f ea tu r es   f r o m   th e   a ksa r a   J a w a   d ataset.   A  s h ar p   d ec lin e  in   th e   f ir s t  f e w  ep o ch s   s u g g ests   r a p id   im p r o v em en t,   f o llo we d   b y   a  m o r e  g r ad u al  d ec r ea s e  as  th e  m o d el  co n v er g es.  T h e   v alid atio n   lo s s   f lu ctu ates,  r e f lectin g   o cc asio n al   o v er f itti n g ,   wh er e  t h e  m o d el   lear n s   p atter n s   in   th e  tr ain i n g   d ata  t h at  d o   n o t   g en er ali ze   well  to   u n s ee n   v alid atio n   d ata.   Ho wev er ,   af ter   ap p r o x im ately   e p o ch   1 2 ,   b o th   c u r v es  s tab ilize  n ea r   a  lo w  lo s s   v alu e,   co n f ir m in g   th at  th e  m o d el  h a s   ac h iev ed   o p tim al  co n v er g e n ce .   T h e  r em ain in g   f lu ctu atio n s   in   v alid atio n   lo s s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  15 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 26 :   443 - 4 5 3   450   co u ld   b e   m itig ated   with   ad d it io n al  r eg u lar izatio n   tech n iq u e s   o r   in cr ea s ed   t r ain in g   d ata.   Ov er all,   th is   g r ap h   d em o n s tr ates th at  th e  m o d el  is   ef f ec tiv ely   lear n in g   wh ile  a v o id in g   ex ce s s iv e  o v e r f itti n g .   E v a l u a t i o n   m e t r i c s   p r e s e n t e d   in   t h e   F i g u r e   5 ,   w h i c h   i n cl u d e s   a c c u r a c y ,   p r e c is i o n ,   r e c a ll ,   a n d   F 1 - s c o r e .   T h ese  m etr ics  ar e   u s ed   t o   ass ess   th e  ef f ec tiv en ess   o f   th e   f i n e - tu n ed   R esNet - 1 8   m o d el  i n   class if y in g   a ksa r a   Ja w a   ch ar ac ter s .   Acc u r ac y   r ep r esen ts   th e  p r o p o r tio n   o f   co r r ec tly   class if ied   im ag es  am o n g   th e  to tal  test   s am p les,  p r o v id in g   a n   o v er al l  p er f o r m a n ce   m ea s u r e.   Pre c is io n   in d icate s   th e  r atio   o f   co r r ec tly   p r e d icted   a ksa r a   Ja w a   ch ar ac ter s   to   th e  to tal  n u m b er   o f   p r ed icted   in s t an ce s ,   en s u r in g   m i n im al  FP .   R ec all  m ea s u r es  th e  m o d el’ s   ab ilit y   to   c o r r ec tly   id en tify   tr u e   in s tan ce s   o f   ea ch   ch ar a cter ,   h ig h lig h ti n g   its   ef f ec tiv en ess   in   m in im izin g   FN .   F1 - s co r e,   wh i ch   is   th e   h ar m o n ic   m ea n   o f   p r ec is io n   an d   r ec all,   p r o v id es  b a lan ce d   ass ess m en t   o f   th e  m o d el’ s   class if icatio n   p er f o r m a n ce .   Fig u r e  6   p r esen ts   th ese  m etr ics to   g iv e  a  c lear   u n d er s tan d in g   o f   th e  m o d el’ s   r eliab ilit y   an d   ef f ec ti v en ess   b ef o r e  p r o ce e d in g   to   a  d etailed   d is cu s s io n   o f   th e  r esu lts .           Fig u r e  5 .   E v alu atio n   o f   th e  f in e - tu n ed   R esNet - 18           Fig u r e  6 .   C o n f u s io n   m atr i x   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       Op timiz in g   Ja va n ese  s crip t re co g n itio n   u s in g   fin e - tu n ed   R es N et - 1 8   a n d   tr a n s fer lea r n in g   ( N u r   F a tea h )   451   T h e   co n f u s i o n   m a tr i x   p r o v id e s   a   d e ta i l e d   b r ea k d o wn   o f   t h e   R e s N e t - 1 8   m o d e l 's   c l a s s i f i c a t i o n   p e r f o r m a n c e   o n   t h e   a k s a r a   Ja w a   d a t a s e t   b y   d i s p l ay i n g   t h e   n u m b er   o f   c o r r e c t   an d   in c o r r e c t   p r ed i c t i o n s   f o r   e a c h   c h ar a c t er   c l a s s .   T h e  d i a g o n a l  v a l u e s   r ep r e s en t   th e   co r r e c t  c l a s s i f i c a t io n s ,   w h e r e  t h e   m o d e l  s u c c e s s f u l ly   i d e n t i f ie d   th e   c h a r ac t e r s ,   w i th   m o s t   v a l u es   b e i n g   h ig h   ( 1 0 - 1 2   o c cu r r e n c e s   p e r   c la s s ) ,   i n d i c a t in g   s tr o n g   c l a s s i f i ca t i o n   a c cu r a cy .   T h e   o f f - d i ag o n a l   v a l u e s   r e p r e s e n t   m i s c la s s i f i c at i o n s ,   wh e r e   s o m e  c h a r ac t e r s   w er e   c o n f u s e d   wi t h   o th e r s ,   o f t en   d u e   t o   v i s u a l   s i m i l a r i t ie s   b e t w e en   c er t a i n   a k s a r a   Ja w a   s y m b o l s .   M i s c l a s s i f i c a t io n   in s t a n c e s   a r e   m a r k e d   w i t h   l ig h t e r   g r e e n   s h a d e s ,   s h o w in g   lo w e r   e r r o r   c o u n t s ,   w i t h   o cc a s i o n a l   er r o r s   i n   th e   'h a ',   'j a ',   a n d   's a '  c l a s s e s   d u e  t o   t h e ir   s t r u c t u r a l   r e s e m b l an c e   to   o t h er   c h a r ac t e r s .   T h e   m a t r ix   s u g g es t s   t h a t   th e  m o d e l  h a s   h ig h   p r e c i s i o n   a n d   r e c a l l,   b u t  f u r th e r   r ef i n em e n t — s u c h   a s   a d d i t io n a l   tr a i n in g   d a t a,   f e a t u r e   e x tr a c t i o n   en h an c em en t s ,   o r   t u n i n g   h y p er p ar a m e te r s — c o u ld   r ed u c e  m i s c l a s s i f i c a t i o n   r a te s   a n d   f u r t h er   i m p r o v e   th e   m o d e l’ s   r o b u s t n e s s .   Mo r e   d e t a i l s   in   g r ap h i c   f o r m   c an   b e  s e e n   i n   F i g u r e   5 .   E v a l u a t i o n   o f   t h e   f i n e - t u n e d   R e s N e t - 1 8   m o d e l   f o r   a k s a r a   J a w a   c l a s s i f i c a t i o n   d e m o n s t r a t e s   i t s   h i g h   r e l i a b i l i t y   a n d   b a l a n c e d   p e r f o r m a n c e   a c r o s s   k e y   m e t r i c s :   p r e c i s i o n ,   r e c a l l ,   F 1 - s c o r e ,   a n d   a c c u r a c y .   T h e   m o d e l   a c h i e v e d   a n   a c c u r a c y   o f   9 1 % ,   i n d i c a t i n g   i t s   o v e r a l l   e f f e c t i v e n e s s   i n   c o r r e c t l y   c l a s s i f y i n g   c h a r a c t e r s .   T h e   p r e c i s i o n   s c o r e   o f   9 3 %   r e f l e c t s   t h e   m o d e l ’ s   a b i l i t y   t o   m i n i m i z e   FP ,   e n s u r i n g   t h a t   p r e d i c t e d   c h a r a c t e r s   a r e   h i g h l y   a c c u r a t e .   T h e   r e c a l l   s c o r e   o f   9 1 %   d e m o n s t r a t e s   t h a t   t h e   m o d e l   e f f e c t i v e l y   i d e n t i f i e s   t h e   c o r r e c t   c h a r a c t e r s   w h i l e   m i n i m i z i n g   FN .   T h e   F 1 - s c o r e   o f   9 1 % ,   w h i c h   b a l a n c e s   p r e c i s i o n   a n d   r e c a l l ,   c o n f i r m s   t h a t   t h e   m o d e l   m a i n t a i n s   s t r o n g   c l a s s i f i c a t i o n   p e r f o r m a n c e   a c r o s s   a l l   c h a r a c t e r   c l a s s e s .   T h e s e   m e t r i c s   c o l l e c t i v e l y   i n d i c a t e   t h a t   t h e   R e s N e t - 1 8   m o d e l ,   o p t i m i z e d   w i t h   t h e   A d a m   a l g o r i t h m ,   e f f e c t i v e l y   g e n e r a l i z e s   a c r o s s   d i f f e r e n t   a k s a r a   J a w a   c h a r a c t e r s ,   e n s u r i n g   h i g h   r e c o g n i t i o n   a c c u r a c y   f o r   O C R   a p p l i c a t i o n s .       4.   CO NCLU SI O N   T h is   s tu d y   s u cc ess f u lly   im p l em en ted   an d   ev alu ate d   a  f in e - tu n ed   R esNet - 1 8   m o d el  wi th   Ad am   o p tim izatio n   f o r   a ksa r a   Ja w a   ch ar ac ter   class if icatio n .   T h e  m o d el  d em o n s tr ated   h ig h   p er f o r m an ce ,   ac h iev in g   9 1 %  ac cu r ac y ,   9 3 %  p r ec is io n ,   9 1 %  r ec all,   a n d   9 1 %  F1 - s co r e,   co n f ir m in g   its   ef f ec tiv e n ess   in   r ec o g n izin g   co m p lex   J av an ese  s cr ip t.  T h e  d ata  p r ep r o ce s s in g   s tep s ,   in clu d in g   r esizin g ,   n o r m aliza tio n ,   an d   au g m e n tatio n ,   s ig n if ican tly   co n tr ib u ted   to   th e  m o d el' s   r o b u s tn ess .   Fin e - tu n in g   th e  p r etr ain ed   R esNet - 1 8   b y   f r ee zin g   in itial   lay er s   an d   m o d if y in g   t h e  FC   lay er   en a b led   ef f icien t   f ea tu r e   ex tr ac tio n ,   wh ile   th e   Ad am   o p tim izer   p r o v id ed   s tab le  an d   ad ap tiv e  weig h t  u p d ates,  en s u r in g   f aster   co n v e r g en ce   an d   r ed u ce d   o v er f itti n g .   T h e  c o n f u s io n   m atr ix   an d   lo s s   an al y s is   f u r t h er   v ali d ated   th at   th e   m o d el   ef f ec tiv ely   d is tin g u is h es  b etwe en   a ksa r a   J a w a   ch ar ac ter s ,   with   m i n o r   m is class if icatio n s   o cc u r r in g   in   v is u ally   s im ilar   class es.  Desp it e  th ese  p r o m is in g   r esu lts ,   s o m e  ch allen g es  r e m ain ,   p a r ticu lar ly   in   ca s es  wh er e  s im ilar   c h ar ac ter   s tr u ctu r es  lead   t o   m is class if icatio n   er r o r s .   Fu tu r e  r esear ch   ca n   f o c u s   o n   en h an cin g   th e   m o d el  b y   in co r p o r ati n g   lar g er   an d   m o r e   d iv er s e  d atasets ,   ex p er im en ti n g   with   d ee p e r   ar ch itectu r es   lik e  R esNet - 3 4   o r   R esNet - 5 0 ,   an d   in teg r atin g   d en o is in g   tec h n iq u es   to   im p r o v e  im a g e  clar ity .   Ad d itio n a lly ,   r ea l - wo r l d   d ep lo y m en t  c an   b e   ex p l o r ed   b y   d ev elo p in g   a  m o b ile  o r   web - b ased   OC R   ap p licatio n ,   en ab lin g   au to m atic  d ig itizatio n   o f   J av an ese  s cr ip t  f o r   h is to r ical  an d   cu ltu r al   p r eser v atio n .   T h ese  ad v an ce m e n ts   will  f u r th er   r ef in e   th e   ac cu r a cy   an d   u s ab ilit y   o f   d ee p   lear n i n g   m o d els  f o r   a ks a r a   J a w a   r ec o g n itio n ,   co n tr ib u tin g   to   th e  b r o ad e r   f ield   o f   I n d o n esian   la n g u a g e  tech n o lo g y   an d   d ig ital h er ita g e  co n s er v atio n .       ACK NO WL E DG M E N T S    W e  wo u ld   lik e   to   e x p r ess   o u r   g r atitu d e  t o   L PP M  UNNE S  wh ich   th r o u g h   t h e  lectu r er   r esear c h   p r o g r a m   with   ag r ee m en t  n u m b er :  7 0 . 2 6 . 2 /UN3 7 /PP K. 1 0 /2 0 2 4   h as  p r o v id e d   v er y   m e an in g f u l  f i n an cial  s u p p o r t in   t h e  im p lem e n tatio n   o f   th is   r esear ch   s o   th at  o u r   r esear ch   ca n   r u n   s m o o th ly   a n d   s u cc ess f u lly .         F UNDING   I NF O R M A T I O N   T h is   wo r k   was su p p o r ted   b y   t h e  L PP M  UNNE S u n d er   Gr an t N o .   7 0 . 2 6 . 2 /UN3 7 /PP K. 1 0 /2 0 2 4 .       AUTHO R  CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th e  C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell ,  Vo l.  15 ,   No .   1 ,  Feb r u ar y   20 26 :   443 - 4 5 3   452   Na m e  o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Nu r   Fateah       ✓   ✓     ✓     ✓     ✓     ✓   ✓   ✓   Su b h an   ✓   ✓   ✓       ✓     ✓   ✓   ✓   ✓         Yah y a  Nu r   I f r iza   ✓   ✓   ✓     ✓     ✓     ✓   ✓   ✓     ✓       C   :    C o n c e p t u a l i z a t i o n   M   :    M e t h o d o l o g y   So   :    So f t w a r e   Va   :    Va l i d a t i o n   Fo   :    Fo r mal   a n a l y s i s   I   :    I n v e s t i g a t i o n   R   :    R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi su a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i s i o n   P   :    P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu   :    Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   T h e  au t h o r s   d ec lar e   th at  th e y   h av e  n o   k n o wn   c o m p etin g   f in an cial  in ter ests   o r   p er s o n al  r el atio n s h ip s   th at  co u ld   h av e  ap p ea r ed   t o   in f lu en ce   th e  wo r k   r e p o r te d   in   t h is   p ap er .         DATA AV AI L AB I L I T Y   T h e  d ata  th at  s u p p o r t  th e  f in d in g s   o f   th is   s tu d y   ar e  av ailab l e  f r o m   Kag g le.   R estrictio n s   ap p ly   to   th e  av ailab ilit y   o f   th ese  d ata,   wh ich   wer e  u s ed   u n d er   licen s e  f o r   th is   s tu d y .   Data   ar e  a v ailab le  at   h ttp s ://www. k ag g le. co m /d atasets /v zr en g g am an i/h a n ac ar ak a/ d ata  with   th e  p er m is s io n   o f   K ag g le.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   N .   N a b i l a h   a n d   F .   N i k m a h ,   “ Th e   r e l a t i o n s h i p   o f   a k s a r a   J a w a   a s   l o c a l   f o l k l o r e   w i t h   m o d e r a t e   a n d   p r o g r e ss i v e   i s l a mi c   e d u c a t i o n , ”  An n u a l   I n t e r n a t i o n a l   C O n f e r e n c e   o n   I sl a m i c   Ed u c a t i o n   f o r  S t u d e n t s ,   v o l .   1 ,   n o .   1 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 8 3 2 6 / a i c o i e s. v 1 i 1 . 2 5 7 .   [ 2 ]   B .   S e t i a w a n ,   P .   W i b o w o ,   F .   A z z a h r a h ,   P .   H a r j a n i ,   a n d   K .   S a d d h o n o ,   “ S t u d y   o f   Ja v a n e se  s c r i p t   w r i t i n g   l e a r n i n g   i n   se n i o r   h i g h   sch o o l s i n   B o y o l a l i   R e g e n c y , ”   i n   2 n d   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   L o c a l   W i sd o m ,   I N C O L WIS   2 0 1 9 ,   A u g u s t   2 9 - 3 0 ,   2 0 1 9 ,   P a d a n g ,   We st   S u m a t e ra ,   I n d o n e si a ,   2 0 1 9 ,   p p .   1 – 5 ,   d o i :   1 0 . 4 1 0 8 / e a i . 2 9 - 8 - 2 0 1 9 . 2 2 8 8 9 0 6 .   [ 3 ]   S .   R o b s o n ,   “ Ja v a n e s e   scri p t   a s  c u l t u r a l   a r t i f a c t :   h i st o r i c a l   b a c k g r o u n d , ”   RI MA :   Re v i e w   o f   I n d o n e s i a n   a n d   M a l a y s i a n   A f f a i rs ,    v o l .   4 5 ,   n o .   1 / 2 ,   p p .   9 – 3 6 ,   2 0 1 1 .   [ 4 ]   S .   T.   W i d o d o   a n d   A .   P u r w a n t o r o ,   “ T h e   c o n c e p t   o f   e n v i r o n me n t a l   c o n s e r v a t i o n   i n   t h e   Ja v a n e s e   c o mm u n i t y   i n   t h e   1 9 t h   c e n t u r y , ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   C o n ser v a t i o n   S c i e n c e ,   v o l .   1 0 ,   n o .   3 ,   p p .   4 4 9 – 4 5 8 ,   2 0 1 9 .   [ 5 ]   T.   T.   H .   N g u y e n ,   A .   J a t o w t ,   M .   C o u s t a t y ,   a n d   A .   D o u c e t ,   “ S u r v e y   o f   p o s t - O C R   p r o c e ssi n g   a p p r o a c h e s, ”   AC M  C o m p u t i n g   S u r v e y s ,   v o l .   5 4 ,   n o .   6 ,   p p .   1 – 3 7 ,   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 4 5 3 4 7 6 .   [ 6 ]   S .   M a h a d e v k a r ,   S .   P a t i l ,   a n d   K .   K o t e c h a ,   “ E n h a n c e m e n t   o f   h a n d w r i t t e n   t e x t   r e c o g n i t i o n   u si n g   A I - b a sed   h y b r i d   a p p r o a c h , ”   Me t h o d s X ,   v o l .   1 2 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . me x . 2 0 2 4 . 1 0 2 6 5 4 .   [ 7 ]   J.  S .   K u mar,  S .   A n u a r ,   a n d   N .   H .   H a ssan ,   “ Tr a n sf e r   l e a r n i n g   b a se d   p e r f o r man c e   c o m p a r i s o n   o f   t h e   p r e - t r a i n e d   d e e p   n e u r a l   n e t w o r k s,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   Ad v a n c e d   C o m p u t e r  S c i e n c e   a n d   A p p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 ,   2 0 2 2 ,     d o i :   1 0 . 1 4 5 6 9 / i j a c sa . 2 0 2 2 . 0 1 3 0 1 9 3 .   [ 8 ]   G .   N .   A .   K e sa u l y a ,   A .   F a r i z a ,   a n d   T .   K a r l i t a ,   “ J a v a n e se   scr i p t   t e x t   i ma g e   r e c o g n i t i o n   u s i n g   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k s, ”   i n  2 0 2 2   I n t e r n a t i o n a l   El e c t ro n i c s  S y m p o si u m   ( I E S ) ,   2 0 2 2 ,   p p .   5 3 4 – 5 3 9 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i e s 5 5 8 7 6 . 2 0 2 2 . 9 8 8 8 5 2 7 .   [ 9 ]   M .   G .   P r a d a n a ,   H .   B .   S e t a ,   N .   I r z a v i k a ,   P .   H .   S a p u t r o ,   a n d   R .   R u s i y o n o ,   “ Le v e n s h t e i n   d i st a n c e   a l g o r i t h m  i n   J a v a n e se  c h a r a c t e r   t r a n s l a t i o n   m a c h i n e   b a s e d   o n   o p t i c a l   c h a r a c t e r   r e c o g n i t i o n , ”   J O I V  :   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o n   I n f o rm a t i c s  Vi s u a l i za t i o n ,   v o l .   9 ,     n o .   4 ,   p p .   1 4 1 1 – 1 4 1 8 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 6 2 5 2 7 / j o i v . 9 . 4 . 3 1 5 1 .   [ 1 0 ]   M .   N e v i n ,   I .   K .   A .   A .   P u t r a ,   D .   B .   A n so r i ,   R .   S a r n o ,   a n d   A .   H a r y o n o ,   “ A   d e e p   l e a r n i n g   a p p r o a c h   f o r   w o r d   se g me n t a t i o n   i n   Jav a n e se   l e t t e r   ma n u scri p t   t r a n sl i t e r a t i o n , ”   i n   2 0 2 4   2 n d   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   T e c h n o l o g y   I n n o v a t i o n   a n d   I t s   Ap p l i c a t i o n s   ( I C T I I A) ,   2 0 2 4 ,   p p .   1 – 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i c t i i a 6 1 8 2 7 . 2 0 2 4 . 1 0 7 6 1 1 6 7 .   [ 1 1 ]   S .   A r o r a ,   L .   M a l i k ,   S .   G o y a l ,   D .   B h a t t a c h a r j e e ,   M .   N a si p u r i ,   a n d   O .   K r e j c a r ,   “ D e v a n a g a r i   c h a r a c t e r   r e c o g n i t i o n :   a   c o mp r e h e n s i v e   l i t e r a t u r e   r e v i e w , ”   I E EE  Ac c e ss ,   v o l .   1 3 ,   p p .   1 2 4 9 – 1 2 8 4 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / a c c e ss. 2 0 2 4 . 3 5 2 0 2 4 8 .   [ 1 2 ]   K .   D u t t a ,   P .   K r i s h n a n ,   M .   M a t h e w ,   a n d   C .   V .   Jawa h a r ,   “ O f f l i n e   h a n d w r i t i n g   r e c o g n i t i o n   o n   d e v a n a g a r i   u s i n g   a   n e w   b e n c h m a r k   d a t a se t , ”   i n   2 0 1 8   1 3 t h   I APR   I n t e r n a t i o n a l   Wo r k sh o p   o n   D o c u m e n t   A n a l y si s   S y st e m s  ( D A S ) ,   2 0 1 8 ,   p p .   2 5 – 30 ,    d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / d a s. 2 0 1 8 . 6 9 .   [ 1 3 ]   İ .   U mu t   a n d   Ü .   C .   K u m d e r e l i ,   “ N o v e l   w e a r a b l e   s y s t e m   t o   r e c o g n i z e   si g n   l a n g u a g e   i n   r e a l   t i m e , ”   S e n s o rs ,   v o l .   2 4 ,   n o .   1 4 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 2 4 1 4 4 6 1 3 .   [ 1 4 ]   A .   S u sa n t o ,   I .   U .   W .   M u l y o n o ,   C .   A .   S a r i ,   E .   H .   R a c h maw a n t o ,   D .   R .   I .   M .   S e t i a d i ,   a n d   M .   K .   S a r k e r ,   “ H a n d w r i t t e n   J a v a n e se   scri p t   r e c o g n i t i o n   me t h o d   b a s e d   1 2 - l a y e r s   d e e p   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k   a n d   d a t a   a u g me n t a t i o n , ”   I AE S   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   v o l .   1 2 ,   n o .   3 ,   p p .   1 4 4 8 – 1 4 5 8 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j a i . v 1 2 . i 3 . p p 1 4 4 8 - 1 4 5 8 .   [ 1 5 ]   S .   B a s o d i ,   C .   Ji ,   H .   Z h a n g ,   a n d   Y .   P a n ,   “ G r a d i e n t   a mp l i f i c a t i o n :   A n   e f f i c i e n t   w a y   t o   t r a i n   d e e p   n e u r a l   n e t w o r k s , ”   B i g   D a t a   Mi n i n g   a n d   A n a l y t i c s ,   v o l .   3 ,   n o .   3 ,   p p .   1 9 6 – 2 0 7 ,   S e p .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 2 6 5 9 9 / b d m a . 2 0 2 0 . 9 0 2 0 0 0 4 .   [ 1 6 ]   A .   A .   G .   C a d e n a ,   O .   A .   M .   G r a n i z o ,   E.   P .   C ó r d o v a ,   a n d   A .   J .   P .   R o m o ,   “ A p p l e   q u a l i t y   g r a d i n g   f o r   h a r v e st a b i l i t y   m o n i t o r i n g   u si ng  c o m p u t e r   v i s i ó n   a n d   d e e p   l e a r n i n g   a l g o r i t h ms , ”   I n g e n i a re  R e v i st a   C h i l e n a   d e   I n g e n i e r í a ,   v o l .   3 1 ,   p p .   1 – 1 8 ,   2 0 2 3 ,     d o i :   1 0 . 4 0 6 7 / s 0 7 1 8 - 3 3 0 5 2 0 2 3 0 0 0 1 0 0 2 1 5 .   [ 1 7 ]   M .   C .   S .   Ta n g   a n d   S .   S .   T e o h ,   “ B r a i n   t u m o r   d e t e c t i o n   f r o m  M R I   i ma g e s   b a se d   o n   R e sN e t 1 8 , ”   i n   2 0 2 3   6 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I n f o rm a t i o n   S y s t e m s  a n d   C o m p u t e r   N e t w o rks  ( I S C O N ) ,   M a r .   2 0 2 3 ,   p p .   1 – 5 ,    d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i sc o n 5 7 2 9 4 . 2 0 2 3 . 1 0 1 1 2 0 2 5 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.