Analisis Log Latihan untuk Optimalisasi Model
Log pelatihan adalah catatan penting yang menyediakan wawasan berharga tentang kinerja model machine learning selama proses pelatihan. Artikel ini akan menganalisis log pelatihan dari file "training_log.csv" untuk mengidentifikasi tren, area yang perlu ditingkatkan, dan strategi untuk mengoptimalkan model lebih lanjut.
Tren dan Wawasan
- Loss Berkurang Selama Pelatihan: Grafik loss menunjukkan penurunan yang stabil selama pelatihan, menunjukkan bahwa model secara bertahap mempelajari pola dalam data.
- Akurasi Meningkat: Metrik akurasi meningkat secara konsisten selama pelatihan, yang menunjukkan bahwa model menjadi lebih baik dalam memprediksi hasil dengan benar.
- Overfitting Terjadi: Grafik loss validasi menunjukkan peningkatan pada epoch akhir, yang merupakan tanda overfitting. Hal ini menunjukkan bahwa model mungkin terlalu terspesialisasi pada kumpulan data pelatihan.
- Learning Rate Optimal: Grafik learning rate menunjukkan bahwa model mencapai nilai optimal sekitar 0,001. Meningkatkan atau menurunkan learning rate lebih lanjut dapat menyebabkan performa yang lebih buruk.
Area untuk Peningkatan
- Mencegah Overfitting: Gunakan teknik seperti regularisasi atau dropout untuk mengurangi overfitting dan meningkatkan generalisasi model.
- Menyesuaikan Learning Rate: Pertimbangkan untuk menggunakan teknik penjadwalan learning rate untuk secara bertahap mengurangi learning rate selama pelatihan, sehingga mencegah overfitting.
- Mencoba Arsitektur atau Data yang Berbeda: Jika overfitting masih terjadi, pertimbangkan untuk mencoba arsitektur model yang berbeda atau mengumpulkan kumpulan data yang lebih besar.
Strategi Optimalisasi
- Fine-tuning Parameter: Sesuaikan parameter model seperti ukuran batch, jumlah epoch, dan fungsi kerugian untuk menemukan kombinasi optimal.
- Pengujian Data Baru: Kumpulkan kumpulan data validasi baru dan gunakan untuk mengevaluasi kinerja model setelah optimalisasi.
- Pemantauan Model Berkelanjutan: Pantau kinerja model secara teratur setelah penerapan untuk mendeteksi tanda-tanda penurunan dan menerapkan langkah-langkah perbaikan jika diperlukan.
Detail File
| Properti | Nilai |
|---|---|
| Nama File | training_log.csv |
| Ukuran File | 43,56 KB |
| Tanggal Pengunggahan | 02 Agustus 2024 |
| Jumlah Unduhan | 0 |
Link Unduhan
