Proses backpropagation dapat dioptimalkan agar pelatihan model pembelajaran mesin menjadi lebih efisien dan efektif. Optimasi ini penting untuk mempercepat konvergensi dan meningkatkan akurasi model, terutama pada data berukuran besar dan kompleks.
Pemilihan Optimizer
Pemilihan algoritma optimizer seperti Adam, RMSProp, atau Stochastic Gradient Descent dapat mempengaruhi kecepatan dan performa pelatihan model.
Penyesuaian Learning Rate
Pengaturan learning rate yang tepat sangat krusial. Learning rate yang terlalu besar dapat menyebabkan pelatihan tidak stabil, sementara terlalu kecil membuat proses belajar lambat.
Regularisasi dan Pencegahan Overfitting
Teknik regularisasi seperti dropout dan weight decay juga diterapkan bersama backpropagation untuk mencegah overfitting pada model.