Memahami Regularisasi Trainband di Deep Neural Networks

Trainband adalah istilah yang digunakan dalam konteks pembelajaran mesin, khususnya di bidang jaringan saraf. Ini mengacu pada jenis teknik regularisasi yang digunakan untuk mencegah overfitting di jaringan neural dalam.

Overfitting terjadi ketika model dilatih terlalu baik pada data pelatihan dan menjadi terlalu terspesialisasi, sehingga menghasilkan performa buruk pada data baru yang tidak terlihat. Hal ini dapat terjadi jika suatu model terlalu kompleks dan memiliki terlalu banyak parameter dibandingkan dengan jumlah data pelatihan yang tersedia.

Regularisasi pita pelatihan bekerja dengan menambahkan istilah penalti ke fungsi kerugian yang mendorong model untuk memiliki distribusi bobot yang lancar dan berkelanjutan, bukan distribusi bergerigi atau runcing yang dapat menyebabkan overfitting. Istilah penalti didasarkan pada besarnya bobot, dan diterapkan selama pelatihan untuk mencegah bobot besar yang mungkin mengindikasikan overfitting.

Ide di balik regularisasi pita latihan adalah untuk mendorong model mempelajari lebih banyak fitur yang dapat digeneralisasikan dan kurang spesifik pada data pelatihan , yang dapat membantu meningkatkan kinerjanya pada data baru. Dengan menambahkan batasan kelancaran pada fungsi kerugian, model dipaksa untuk mempelajari fitur-fitur yang lebih kuat dan dapat ditransfer, dibandingkan fitur-fitur yang terlalu terspesialisasi yang hanya bekerja dengan baik pada data pelatihan.

Regulerisasi jalur kereta telah terbukti efektif dalam meningkatkan kinerja generalisasi jaringan saraf dalam dalam berbagai aplikasi, termasuk klasifikasi gambar, deteksi objek, dan pemrosesan bahasa alami. Biasanya digunakan bersamaan dengan teknik regularisasi lainnya, seperti dropout dan penurunan berat badan, untuk mencapai hasil yang lebih baik.