Lihat sumber Regularisasi dalam Neural Network

Regularisasi adalah teknik penting dalam [[jaringan syaraf tiruan]] yang digunakan untuk mencegah [[overfitting]] selama proses pelatihan. Overfitting terjadi ketika model terlalu menyesuaikan diri dengan data pelatihan dan gagal menggeneralisasi pada data baru.

== Jenis-jenis Regularisasi ==
Beberapa metode regularisasi yang umum digunakan antara lain [[L1 regularization]], [[L2 regularization]], dan [[dropout]]. L1 dan L2 bekerja dengan menambahkan penalti pada bobot jaringan, sedangkan dropout secara acak menghilangkan neuron selama pelatihan.

== Manfaat Regularisasi ==
Dengan regularisasi, model menjadi lebih sederhana dan mampu menghindari ketergantungan yang berlebihan pada fitur tertentu di data. Hal ini meningkatkan kemampuan generalisasi jaringan syaraf.

== Tantangan Implementasi ==
Menentukan besaran regularisasi yang tepat merupakan tantangan tersendiri. Jika terlalu besar, model bisa menjadi underfitting; jika terlalu kecil, overfitting tetap terjadi. Penyesuaian parameter regularisasi biasanya dilakukan melalui [[validasi silang]].