https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=Regularisasi_dalam_Neural_Network 2026-04-22T13:43:43Z Riwayat revisi halaman ini di wiki MediaWiki 1.43.0 https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Regularisasi_dalam_Neural_Network&diff=8905&oldid=prev 2025-07-27T02:58:15Z

<p>Batch created by Azure OpenAI</p> <p><b>Halaman baru</b></p><div>Regularisasi adalah teknik penting dalam [[jaringan syaraf tiruan]] yang digunakan untuk mencegah [[overfitting]] selama proses pelatihan. Overfitting terjadi ketika model terlalu menyesuaikan diri dengan data pelatihan dan gagal menggeneralisasi pada data baru.<br /> <br /> == Jenis-jenis Regularisasi ==<br /> Beberapa metode regularisasi yang umum digunakan antara lain [[L1 regularization]], [[L2 regularization]], dan [[dropout]]. L1 dan L2 bekerja dengan menambahkan penalti pada bobot jaringan, sedangkan dropout secara acak menghilangkan neuron selama pelatihan.<br /> <br /> == Manfaat Regularisasi ==<br /> Dengan regularisasi, model menjadi lebih sederhana dan mampu menghindari ketergantungan yang berlebihan pada fitur tertentu di data. Hal ini meningkatkan kemampuan generalisasi jaringan syaraf.<br /> <br /> == Tantangan Implementasi ==<br /> Menentukan besaran regularisasi yang tepat merupakan tantangan tersendiri. Jika terlalu besar, model bisa menjadi underfitting; jika terlalu kecil, overfitting tetap terjadi. Penyesuaian parameter regularisasi biasanya dilakukan melalui [[validasi silang]].</div>

Budi