Overfitting dalam Jaringan Saraf Tiruan

Overfitting adalah masalah umum yang terjadi saat jaringan saraf tiruan belajar terlalu baik pada data latih sehingga gagal melakukan generalisasi pada data baru. Hal ini menyebabkan model memiliki akurasi tinggi pada data pelatihan, namun buruk dalam memprediksi data yang belum pernah dilihat.

Penyebab Overfitting

Overfitting biasanya terjadi pada model yang terlalu kompleks atau jumlah parameter yang sangat banyak, seperti pada deep learning. Jumlah data latih yang sedikit dan kurangnya teknik regulasi juga menjadi faktor penyebab utama.

Cara Mengatasi Overfitting

Beberapa cara untuk mengatasi overfitting antara lain menggunakan teknik regularisasi, dropout, dan early stopping. Selain itu, memperbanyak jumlah data latih dan melakukan augmentasi data juga dapat membantu.

Dampak Terhadap Performa Model

Overfitting sangat merugikan karena membuat model tidak dapat digunakan secara andal pada aplikasi nyata. Oleh karena itu, pemantauan dan pencegahan overfitting menjadi aspek penting dalam pengembangan jaringan saraf tiruan.