Dalam contoh model Keras yang diberikan di bidang Kecerdasan Buatan, beberapa fungsi aktivasi digunakan di lapisan. Fungsi aktivasi memainkan peran penting dalam jaringan saraf karena memperkenalkan non-linearitas, memungkinkan jaringan untuk mempelajari pola yang kompleks dan membuat prediksi yang akurat. Di Keras, fungsi aktivasi dapat ditentukan untuk setiap lapisan model, memungkinkan fleksibilitas dalam merancang arsitektur jaringan.
Fungsi aktivasi yang digunakan pada layer model Keras pada contoh adalah sebagai berikut:
1. ReLU (Rectified Linear Unit): ReLU adalah salah satu fungsi aktivasi yang paling umum digunakan dalam pembelajaran mendalam. Ini didefinisikan sebagai f(x) = max(0, x), di mana x adalah input ke fungsi. ReLU mengatur semua nilai negatif menjadi nol dan menjaga nilai positif tidak berubah. Fungsi aktivasi ini efisien secara komputasi dan membantu mengurangi masalah gradien menghilang.
2. Softmax: Softmax sering digunakan pada lapisan terakhir dari masalah klasifikasi multi-kelas. Itu mengubah output dari lapisan sebelumnya menjadi distribusi probabilitas di atas kelas. Softmax didefinisikan sebagai f(x) = exp(x[i])/sum(exp(x[j])), di mana x[i] adalah input ke fungsi untuk kelas i, dan jumlahnya diambil alih semua kelas. Nilai output dari fungsi softmax berjumlah hingga 1, sehingga cocok untuk interpretasi probabilistik.
3. Sigmoid: Sigmoid adalah fungsi aktivasi yang populer digunakan dalam masalah klasifikasi biner. Ini memetakan input ke nilai antara 0 dan 1, yang mewakili probabilitas input milik kelas positif. Sigmoid didefinisikan sebagai f(x) = 1/(1 + exp(-x)). Halus dan dapat dibedakan, membuatnya cocok untuk algoritma pengoptimalan berbasis gradien.
4. Tanh (Hyperbolic Tangent): Tanh mirip dengan fungsi sigmoid tetapi memetakan input ke nilai antara -1 dan 1. Didefinisikan sebagai f(x) = (exp(x) – exp(-x))/(exp(x) + exp(-x)). Tanh sering digunakan di lapisan tersembunyi jaringan saraf karena memperkenalkan non-linearitas dan membantu dalam menangkap pola yang kompleks.
Fungsi aktivasi ini banyak digunakan di berbagai arsitektur jaringan saraf dan telah terbukti efektif dalam berbagai tugas pembelajaran mesin. Penting untuk memilih fungsi aktivasi yang sesuai berdasarkan masalah yang dihadapi dan karakteristik data.
Untuk mengilustrasikan penggunaan fungsi aktivasi ini, pertimbangkan contoh sederhana jaringan saraf untuk klasifikasi citra. Lapisan input menerima nilai piksel dari suatu gambar, dan lapisan berikutnya menerapkan operasi konvolusi diikuti dengan aktivasi ReLU untuk mengekstraksi fitur. Lapisan terakhir menggunakan aktivasi softmax untuk menghasilkan probabilitas gambar milik kelas yang berbeda.
Fungsi aktivasi yang digunakan pada lapisan model Keras pada contoh yang diberikan adalah ReLU, softmax, sigmoid, dan tanh. Masing-masing fungsi ini melayani tujuan tertentu dan dipilih berdasarkan persyaratan masalah. Memahami peran fungsi aktivasi sangat penting dalam merancang arsitektur jaringan saraf yang efektif.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Maju dalam Pembelajaran Mesin:
- Apa saja batasan dalam bekerja dengan kumpulan data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bisakah pembelajaran mesin memberikan bantuan dialogis?
- Apa yang dimaksud dengan taman bermain TensorFlow?
- Apakah mode bersemangat mencegah fungsi komputasi terdistribusi TensorFlow?
- Dapatkah solusi cloud Google digunakan untuk memisahkan komputasi dari penyimpanan guna pelatihan model ML dengan data besar yang lebih efisien?
- Apakah Google Cloud Machine Learning Engine (CMLE) menawarkan akuisisi dan konfigurasi sumber daya otomatis serta menangani penghentian sumber daya setelah pelatihan model selesai?
- Apakah mungkin untuk melatih model pembelajaran mesin pada kumpulan data yang sangat besar tanpa hambatan?
- Saat menggunakan CMLE, apakah membuat versi memerlukan penentuan sumber model yang diekspor?
- Bisakah CMLE membaca data penyimpanan Google Cloud dan menggunakan model terlatih tertentu untuk inferensi?
- Bisakah Tensorflow digunakan untuk pelatihan dan inferensi jaringan saraf dalam (DNN)?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di Memajukan Pembelajaran Mesin