Regularisasi dalam Neural Network

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.

Jenis-jenis Regularisasi

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.

Manfaat Regularisasi

Dengan regularisasi, model menjadi lebih sederhana dan mampu menghindari ketergantungan yang berlebihan pada fitur tertentu di data. Hal ini meningkatkan kemampuan generalisasi jaringan syaraf.

Tantangan Implementasi

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.