Peningkatan jumlah neuron pada lapisan jaringan syaraf tiruan memang dapat menimbulkan risiko penghafalan yang lebih tinggi, sehingga berpotensi menyebabkan overfitting. Overfitting terjadi ketika model mempelajari detail dan gangguan dalam data pelatihan hingga berdampak negatif terhadap performa model pada data yang tidak terlihat. Ini adalah masalah umum dalam pembelajaran mesin, termasuk jaringan neural, dan dapat mengurangi kemampuan generalisasi model secara signifikan.
Ketika jaringan saraf memiliki terlalu banyak neuron pada lapisan tertentu, hal ini meningkatkan kapasitas model untuk mempelajari pola rumit yang ada dalam data pelatihan. Kapasitas yang meningkat ini dapat mengakibatkan jaringan mengingat contoh-contoh pelatihan alih-alih mempelajari pola-pola dasar yang dapat digeneralisasikan dengan baik pada data yang tidak terlihat. Akibatnya, model mungkin memiliki performa yang sangat baik pada data pelatihan, namun gagal melakukan generalisasi terhadap data baru yang tidak terlihat, sehingga menyebabkan performa buruk dalam aplikasi dunia nyata.
Untuk memahami konsep ini dengan lebih baik, pertimbangkan contoh saat jaringan saraf dilatih untuk mengklasifikasikan gambar kucing dan anjing. Jika jaringan memiliki jumlah neuron yang berlebihan pada lapisan tertentu, jaringan mungkin mulai mengingat fitur spesifik dari gambar pelatihan, seperti latar belakang atau kondisi pencahayaan, daripada berfokus pada pembedaan karakteristik antara kucing dan anjing. Hal ini dapat menyebabkan overfitting, yaitu model berperforma buruk saat disajikan dengan gambar yang belum pernah dilihat sebelumnya, karena model belum mempelajari fitur penting yang membedakan kedua kelas tersebut.
Salah satu pendekatan umum untuk mengurangi risiko overfitting saat meningkatkan jumlah neuron di lapisan jaringan saraf adalah melalui teknik regularisasi. Metode regularisasi, seperti regularisasi L1 dan L2, dropout, dan penghentian awal, digunakan untuk mencegah jaringan menjadi terlalu rumit dan melakukan overfitting pada data pelatihan. Teknik-teknik ini menimbulkan kendala selama proses pelatihan, mendorong model untuk fokus mempelajari pola-pola penting dalam data daripada menghafal contoh-contoh spesifik.
Meskipun peningkatan jumlah neuron dalam lapisan jaringan saraf tiruan dapat meningkatkan kapasitas model untuk mempelajari pola yang rumit, hal ini juga meningkatkan risiko menghafal dan overfitting. Penggunaan teknik regularisasi yang tepat sangat penting untuk mencapai keseimbangan antara kompleksitas model dan performa generalisasi, sehingga memastikan bahwa jaringan neural dapat belajar dari data secara efektif tanpa melakukan overfitting.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Dasar-dasar TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Bagaimana cara menggunakan lapisan penyematan untuk secara otomatis menetapkan sumbu yang tepat untuk plot representasi kata sebagai vektor?
- Apa tujuan pengumpulan maksimal di CNN?
- Bagaimana proses ekstraksi fitur dalam jaringan saraf konvolusional (CNN) diterapkan pada pengenalan gambar?
- Apakah fungsi pembelajaran asinkron perlu digunakan untuk model pembelajaran mesin yang berjalan di TensorFlow.js?
- Berapa parameter jumlah kata maksimum TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Bisakah TensorFlow Keras Tokenizer API digunakan untuk menemukan kata yang paling sering digunakan?
- Apa itu TOCO?
- Apa hubungan antara jumlah epoch dalam model pembelajaran mesin dan keakuratan prediksi dari menjalankan model?
- Apakah API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow menghasilkan kumpulan data pelatihan tambahan berdasarkan data grafik alami?
- Apa yang dimaksud dengan API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals