- Dropout:Mematikan unit saraf secara acak selama pelatihan, memaksa model mengandalkan fitur yang lebih umum.
- Normalisasi Batch:Menormalkan input ke setiap lapisan, mengurangi pergeseran distribusi selama pelatihan.
Optimasi
Optimasi membantu menemukan nilai bobot yang meminimalkan fungsi kerugian:
- Optimasi Momentum:Menambahkan momentum ke pembaruan bobot, mempercepat konvergensi.
- Adam (Adaptive Moment Estimation):Varian momentum yang menyesuaikan laju belajar untuk setiap bobot.
Praktik Terbaik
Beberapa praktik terbaik untuk pelatihan model pembelajaran mendalam:
- Gunakan data pelatihan yang besar dan berkualitas tinggi.
- Sesuaikan arsitektur model dengan tugas yang ada.
- Pilih algoritma pelatihan dan teknik regularisasi yang sesuai.
- Pantau metrik pelatihan dan validasi secara cermat.
Aplikasi Pembelajaran Mendalam
Pembelajaran mendalam telah merevolusi banyak industri dan bidang, termasuk pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan pengambilan keputusan. Berikut adalah beberapa contoh spesifik penggunaan pembelajaran mendalam:
