Deep Learning telah merevolusi bidang kecerdasan buatan, memungkinkan mesin belajar dari data dan membuat prediksi dengan akurasi luar biasa. Namun, melatih model deep learning bisa menjadi tugas yang menantang, karena kita perlu mengoptimalkan model yang kompleks dengan jutaan parameter. Salah satu komponen penting dari proses pengoptimalan ini adalah memahami training dan validation loss.
Training Loss
Saat melatih model deep learning, kita ingin meminimalkan perbedaan antara keluaran yang diprediksi dan keluaran sebenarnya. Training loss, juga disebut objective function atau cost function, mengukur perbedaan antara keluaran yang diprediksi dan keluaran aktual untuk satu contoh pelatihan. Tujuan dari proses pelatihan adalah untuk meminimalkan training loss di semua contoh pelatihan, yang dicapai melalui algoritma pengoptimalan seperti stochastic gradient descent (SGD).
Training loss adalah metrik fundamental dalam deep learning, karena memandu proses pembelajaran. Saat model dilatih, training loss akan berkurang secara bertahap. Jika training loss tidak berkurang, berarti model tidak belajar secara efektif, dan kita perlu menyesuaikan hyperparameter atau arsitektur model.
Validation Loss
Meskipun kita ingin meminimalkan training loss, tujuan utama kita adalah membangun model yang dapat meng-generalisasi data yang tidak terlihat dengan baik. Oleh karena itu, kita perlu mengukur performa model kita pada dataset terpisah yang belum pernah dilihat model tersebut selama pelatihan. Dataset ini disebut set validasi, dan loss yang terkait disebut validation loss.
Validation loss adalah metrik yang powerful untuk mengevaluasi performa generalisasi suatu model. Jika training loss berkurang, tetapi validation loss meningkat, hal ini menunjukkan bahwa model mengalami overfitting, artinya model mengingat data pelatihan tetapi gagal meng-generalisasi data baru. Di sisi lain, jika validation loss berkurang, model dapat diharapkan berfungsi dengan baik pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Contoh kurva underfitting
Contoh kurva overfitting
Memantau Training dan Validation Loss
Untuk memantau kemajuan dari training dan validation loss, kita biasanya memplotnya sebagai fungsi dari training epoch. Satu epoch mewakili satu iterasi pelatihan lengkap di seluruh training dataset. Dengan menganalisis kurva loss, kita dapat mendiagnosis masalah umum dalam deep learning, seperti overfitting, underfitting, atau ketidakstabilan model.
Salah satu tren populer dalam deep learning adalah menerapkan early stopping, yang berarti menghentikan proses pelatihan ketika validation loss tidak membaik. Teknik ini adalah cara sederhana untuk menghindari overfitting dan memastikan bahwa model dapat digeneralisasi dengan baik pada data baru.