Untuk mengenali apakah suatu model mengalami overfitting, kita harus memahami konsep overfitting dan implikasinya dalam pembelajaran mesin. Overfitting terjadi ketika model berperforma sangat baik pada data pelatihan tetapi gagal menggeneralisasi data baru yang tidak terlihat. Fenomena ini merugikan kemampuan prediksi model dan dapat menyebabkan performa buruk dalam skenario dunia nyata. Dalam konteks jaringan neural dalam dan estimator dalam Google Cloud Machine Learning, ada beberapa indikator yang dapat membantu mengidentifikasi overfitting.
Salah satu tanda umum overfitting adalah perbedaan yang signifikan antara performa model pada data pelatihan dan performanya pada data validasi atau pengujian. Jika model dipasang secara berlebihan, model akan "menghafal" contoh pelatihan, bukan mempelajari pola yang mendasarinya. Akibatnya, sistem ini mungkin mencapai akurasi tinggi pada set pelatihan, namun kesulitan membuat prediksi akurat pada data baru. Dengan mengevaluasi performa model pada validasi atau set pengujian terpisah, seseorang dapat menilai apakah telah terjadi overfitting.
Indikasi lain dari overfitting adalah perbedaan besar antara tingkat kesalahan pelatihan dan validasi model. Selama proses pelatihan, model mencoba meminimalkan kesalahannya dengan menyesuaikan parameternya. Namun, jika model menjadi terlalu kompleks atau dilatih terlalu lama, model tersebut mungkin mulai menyesuaikan noise dalam data pelatihan, bukan pola dasarnya. Hal ini dapat menyebabkan tingkat kesalahan pelatihan yang rendah namun tingkat kesalahan validasi yang jauh lebih tinggi. Memantau tren tingkat kesalahan ini dapat membantu mengidentifikasi overfitting.
Selain itu, mengamati perilaku fungsi kerugian model dapat memberikan wawasan tentang overfitting. Fungsi kerugian mengukur perbedaan antara prediksi keluaran model dan target sebenarnya. Dalam model overfitted, fungsi kerugian pada data pelatihan mungkin terus berkurang sementara kerugian pada data validasi mulai meningkat. Hal ini menunjukkan bahwa model menjadi semakin terspesialisasi pada contoh pelatihan dan kehilangan kemampuannya untuk menggeneralisasi.
Teknik regularisasi juga dapat digunakan untuk mencegah overfitting. Regularisasi memperkenalkan istilah penalti pada fungsi kerugian, sehingga model tidak menjadi terlalu rumit. Teknik seperti regularisasi L1 atau L2, dropout, atau penghentian awal dapat membantu mengurangi overfitting dengan menambahkan batasan pada proses pembelajaran model.
Penting untuk diperhatikan bahwa overfitting dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor, termasuk ukuran dan kualitas data pelatihan, kompleksitas arsitektur model, dan hyperparameter yang dipilih. Oleh karena itu, sangat penting untuk menilai faktor-faktor ini secara cermat saat melatih dan mengevaluasi model untuk menghindari overfitting.
Mengenali overfitting di jaringan neural dalam dan estimator melibatkan analisis performa pada data validasi atau pengujian, memantau perbedaan antara tingkat kesalahan pelatihan dan validasi, mengamati perilaku fungsi kerugian, dan menggunakan teknik regularisasi. Dengan memahami indikator-indikator ini dan mengambil tindakan yang tepat, kita dapat memitigasi dampak buruk dari overfitting dan membangun model yang lebih kuat dan dapat digeneralisasikan.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Jaringan saraf dalam dan estimator:
- Bisakah pembelajaran mendalam diartikan sebagai mendefinisikan dan melatih model berdasarkan jaringan saraf dalam (DNN)?
- Apakah framework TensorFlow Google memungkinkan peningkatan tingkat abstraksi dalam pengembangan model pembelajaran mesin (misalnya dengan mengganti pengkodean dengan konfigurasi)?
- Apakah benar jika kumpulan data berukuran besar maka diperlukan lebih sedikit evaluasi, yang berarti bahwa sebagian kecil kumpulan data yang digunakan untuk evaluasi dapat dikurangi seiring dengan bertambahnya ukuran kumpulan data?
- Bisakah seseorang dengan mudah mengontrol (dengan menambahkan dan menghapus) jumlah lapisan dan jumlah node di masing-masing lapisan dengan mengubah larik yang disediakan sebagai argumen tersembunyi dari jaringan saraf dalam (DNN)?
- Apa itu jaringan saraf dan jaringan saraf dalam?
- Mengapa jaringan saraf dalam disebut dalam?
- Apa keuntungan dan kerugian menambahkan lebih banyak node ke DNN?
- Apa masalah gradien menghilang?
- Apa saja kelemahan menggunakan jaringan saraf dalam dibandingkan dengan model linier?
- Parameter tambahan apa yang dapat disesuaikan dalam pengklasifikasi DNN, dan bagaimana kontribusinya untuk menyempurnakan jaringan saraf dalam?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di Jaringan neural dalam dan estimator