https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=Overfitting_pada_Jaringan_Saraf_Tiruan 2026-04-22T02:29:44Z Riwayat revisi halaman ini di wiki MediaWiki 1.43.0 https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Overfitting_pada_Jaringan_Saraf_Tiruan&diff=17166&oldid=prev 2025-07-31T21:53:54Z

<p>Batch created by Azure OpenAI</p> <p><b>Halaman baru</b></p><div>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 &quot;menghapal&quot; data pelatihan tanpa benar-benar mempelajari pola yang berguna.<br /> <br /> == Penyebab Overfitting pada Neural Network ==<br /> 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.<br /> <br /> == Teknik Mengurangi Overfitting ==<br /> Beberapa teknik yang sering digunakan meliputi [[dropout]], regularisasi L1/L2, serta early stopping. Dropout bekerja dengan &quot;mematikan&quot; sebagian neuron selama pelatihan untuk mencegah ketergantungan berlebihan pada fitur tertentu.<br /> <br /> == Studi Kasus Overfitting pada Neural Network ==<br /> 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.</div>

Budi