Apa itu regularisasi?
Regularisasi dalam konteks pembelajaran mesin merupakan teknik penting yang digunakan untuk meningkatkan kinerja generalisasi model, terutama ketika berhadapan dengan data berdimensi tinggi atau model kompleks yang rentan terhadap overfitting. Overfitting terjadi ketika model mempelajari tidak hanya pola dasar dalam data pelatihan tetapi juga noise, sehingga menghasilkan kinerja yang buruk.
Bagaimana teknik regularisasi seperti dropout, regularisasi L2, dan penghentian dini membantu mengurangi overfitting di jaringan neural?
Teknik regularisasi seperti dropout, regularisasi L2, dan penghentian dini sangat penting dalam mengurangi overfitting di jaringan neural. Overfitting terjadi ketika model mempelajari noise dalam data pelatihan, bukan pola dasarnya, sehingga menyebabkan generalisasi yang buruk pada data baru yang tidak terlihat. Masing-masing metode regularisasi ini mengatasi overfitting melalui mekanisme yang berbeda, sehingga berkontribusi terhadap
- Diterbitkan di Kecerdasan Buatan, EITC/AI/ADL Advanced Deep Learning, Jaringan syaraf, Yayasan jaringan saraf, Ulasan pemeriksaan
Bagaimana regularisasi dapat membantu mengatasi masalah overfitting dalam model pembelajaran mesin?
Regularisasi adalah teknik yang ampuh dalam pembelajaran mesin yang dapat secara efektif mengatasi masalah overfitting dalam model. Overfitting terjadi ketika model mempelajari data pelatihan terlalu baik, hingga menjadi terlalu terspesialisasi dan gagal menggeneralisasi dengan baik ke data yang tidak terlihat. Regularisasi membantu mengurangi masalah ini dengan menambahkan jangka waktu penalti