Optimisasi dalam Pembelajaran Mendalam

Optimisasi merupakan proses penting dalam pembelajaran mendalam yang bertujuan untuk menemukan parameter terbaik pada model jaringan saraf. Proses ini menentukan seberapa baik model dapat belajar dari data dan memprediksi hasil yang akurat.

Algoritma Optimisasi

Beberapa algoritma optimisasi yang umum digunakan antara lain Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam optimizer, dan RMSProp. Setiap algoritma memiliki kelebihan dan kekurangan tergantung pada jenis data dan arsitektur jaringan.

Fungsi Loss

Dalam proses optimisasi, fungsi loss digunakan untuk mengukur seberapa jauh prediksi model dari nilai yang sebenarnya. Tujuan utama optimisasi adalah meminimalkan nilai loss tersebut.

Tantangan dalam Optimisasi

Optimisasi pada pembelajaran mendalam sering menghadapi masalah seperti vanishing gradient, exploding gradient, dan local minima. Berbagai teknik seperti normalisasi batch dan adaptive learning rate dikembangkan untuk mengatasi masalah tersebut.