Regularisasi dalam Pembelajaran Mendalam

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.

Jenis Regularisasi

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.

Pengaruh pada Model

Dengan menerapkan regularisasi, model pembelajaran mendalam menjadi lebih robust dan mampu menghadapi variasi data. Regularisasi juga membantu mengurangi kompleksitas model dan mencegah terjadinya overfitting.

Implementasi Regularisasi

Regularisasi biasanya diterapkan secara langsung pada fungsi loss atau melalui modifikasi arsitektur jaringan. Penyesuaian parameter regularisasi dilakukan selama proses pelatihan untuk menemukan konfigurasi terbaik.