Lihat sumber Regularisasi dalam Pembelajaran Mendalam

Regularisasi adalah teknik penting dalam pembelajaran mendalam yang digunakan untuk mencegah [[overfitting]] pada model. Overfitting terjadi ketika model terlalu menyesuaikan diri pada data pelatihan sehingga gagal melakukan generalisasi pada data baru.

== Jenis Regularisasi ==
Beberapa metode regularisasi yang populer meliputi [[L1 regularization]], [[L2 regularization]], dan [[Dropout]]. Dropout adalah teknik di mana beberapa neuron dinonaktifkan secara acak selama pelatihan untuk meningkatkan performa model.

== Pengaruh pada Model ==
Dengan menerapkan regularisasi, model pembelajaran mendalam menjadi lebih robust dan mampu menghadapi variasi data. Regularisasi juga membantu mengurangi kompleksitas model dan mencegah terjadinya overfitting.

== Implementasi Regularisasi ==
Regularisasi biasanya diterapkan secara langsung pada fungsi loss atau melalui modifikasi arsitektur jaringan. Penyesuaian parameter regularisasi dilakukan selama proses pelatihan untuk menemukan konfigurasi terbaik.