https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=Regularisasi_dalam_Pembelajaran_Mendalam 2026-04-22T03:59:53Z Riwayat revisi halaman ini di wiki MediaWiki 1.43.0 https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Regularisasi_dalam_Pembelajaran_Mendalam&diff=17908&oldid=prev 2025-08-01T23:03:34Z

<p>Batch created by Azure OpenAI</p> <p><b>Halaman baru</b></p><div>Regularisasi adalah teknik penting dalam pembelajaran mendalam yang digunakan untuk mencegah [[overfitting]] pada model. Overfitting terjadi ketika model terlalu menyesuaikan diri pada data pelatihan sehingga gagal melakukan generalisasi pada data baru.<br /> <br /> == Jenis Regularisasi ==<br /> Beberapa metode regularisasi yang populer meliputi [[L1 regularization]], [[L2 regularization]], dan [[Dropout]]. Dropout adalah teknik di mana beberapa neuron dinonaktifkan secara acak selama pelatihan untuk meningkatkan performa model.<br /> <br /> == Pengaruh pada Model ==<br /> Dengan menerapkan regularisasi, model pembelajaran mendalam menjadi lebih robust dan mampu menghadapi variasi data. Regularisasi juga membantu mengurangi kompleksitas model dan mencegah terjadinya overfitting.<br /> <br /> == Implementasi Regularisasi ==<br /> Regularisasi biasanya diterapkan secara langsung pada fungsi loss atau melalui modifikasi arsitektur jaringan. Penyesuaian parameter regularisasi dilakukan selama proses pelatihan untuk menemukan konfigurasi terbaik.</div>

Budi