Overfitting pada Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan Saraf Tiruan (Artificial Neural Network) rentan mengalami overfitting, terutama ketika struktur model terlalu kompleks dibandingkan dengan jumlah data yang tersedia. Hal ini dapat menyebabkan jaringan "menghapal" data pelatihan tanpa benar-benar mempelajari pola yang berguna.
Penyebab Overfitting pada Neural Network
Penggunaan terlalu banyak layer atau neurons dapat memperbesar risiko overfitting. Selain itu, kurangnya teknik regularisasi juga mempermudah jaringan saraf untuk menyesuaikan diri secara berlebihan terhadap data pelatihan.
Teknik Mengurangi Overfitting
Beberapa teknik yang sering digunakan meliputi dropout, regularisasi L1/L2, serta early stopping. Dropout bekerja dengan "mematikan" sebagian neuron selama pelatihan untuk mencegah ketergantungan berlebihan pada fitur tertentu.
Studi Kasus Overfitting pada Neural Network
Kasus overfitting sering ditemukan pada proyek deep learning yang melibatkan data citra atau teks. Oleh karena itu, pengujian menyeluruh dan penggunaan teknik pencegahan sangat dianjurkan.