Early Stopping sebagai Pencegah Overfitting

Early stopping adalah metode yang digunakan untuk mencegah terjadinya overfitting selama proses pelatihan model machine learning. Teknik ini melibatkan penghentian pelatihan sebelum model terlalu menyesuaikan diri terhadap data pelatihan.

Cara Kerja Early Stopping

Pada praktiknya, pelatihan model dipantau menggunakan data validasi. Jika performa model pada data validasi mulai menurun sementara akurasi pada data pelatihan terus meningkat, proses pelatihan segera dihentikan.

Kelebihan Early Stopping

Keunggulan utama early stopping adalah kesederhanaannya dan tidak memerlukan perubahan struktur model. Metode ini sangat efektif dalam menghindari overfitting, terutama pada model yang kompleks.

Implementasi Early Stopping pada Berbagai Model

Early stopping dapat diterapkan pada berbagai algoritma, mulai dari regresi, klasifikasi, hingga jaringan saraf. Proses ini biasanya didukung oleh berbagai library machine learning seperti TensorFlow dan Keras.