Perhatikan Kunci Pemahaman Deep Learning pada Framework Keras

Hai, Kamu! Sudah siap mendalami dunia deep learning dengan framework Keras? Framework ini memang salah satu yang paling populer dan mudah digunakan, apalagi jika kamu baru memulai perjalananmu dalam bidang ini. Yuk, kita bahas beberapa kunci pemahaman deep learning dengan menggunakan Keras!

1. Apa Itu Keras?

Kamu mungkin sudah tahu, Keras adalah sebuah library deep learning yang ditulis dalam Python. Keras dibuat untuk membuat proses pembuatan model deep learning menjadi lebih mudah dan cepat. Dengan sintaks yang sederhana dan intuitif, Keras memudahkan Kamu untuk membuat dan melatih neural networks hanya dengan beberapa baris kode.

2. Instalasi Keras

Langkah pertama tentu saja menginstal Keras. Kamu bisa menginstalnya melalui pip dengan perintah berikut:

pip install keras

Setelah terinstal, Kamu sudah siap untuk mulai membuat model deep learning pertama Kamu!

3. Membuat Model dengan Keras

Dalam Keras, model bisa dibuat dengan dua cara utama: Sequential API dan Functional API.

Sequential API

Sequential API cocok untuk model yang sederhana dan linier, di mana lapisan (layer) ditumpuk satu per satu. Berikut adalah contoh sederhana model Sequential:

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense

 

model = Sequential()

model.add(Dense(32, input_dim=784, activation='relu'))

model.add(Dense(10, activation='softmax'))

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Di sini, Kamu menambahkan dua lapisan ke model: lapisan Dense dengan 32 neuron dan fungsi aktivasi ReLU, dan lapisan Dense lainnya dengan 10 neuron dan fungsi aktivasi softmax.

Functional API

Functional API lebih fleksibel dan memungkinkan Kamu membuat model yang lebih kompleks, seperti multi-input atau multi-output models. Berikut contohnya:

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

from keras.layers import Input, Dense

from keras.models import Model

 

inputs = Input(shape=(784,))

x = Dense(32, activation='relu')(inputs)

outputs = Dense(10, activation='softmax')(x)

model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

4. Melatih Model

Setelah model Kamu siap, langkah berikutnya adalah melatihnya menggunakan data yang Kamu miliki. Proses ini melibatkan tiga langkah utama: kompilasi, pelatihan, dan evaluasi.

Kompilasi Model

Sebelum melatih model, Kamu perlu mengkompilasinya dengan mendefinisikan loss function, optimizer, dan metrik:

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Dengan loss='categorical_crossentropy', kita memberitahu model untuk mengukur seberapa baik atau buruk prediksinya dibandingkan dengan hasil sebenarnya dalam masalah klasifikasi banyak kelas. optimizer='adam' berarti kita menggunakan algoritma Adam untuk memperbarui bobot model secara efisien selama pelatihan. Terakhir, metrics=['accuracy'] menunjukkan bahwa kita ingin memantau akurasi model selama pelatihan dan evaluasi, sehingga kita tahu seberapa baik model dalam membuat prediksi yang benar.

Pelatihan Model

Untuk melatih model, Kamu bisa menggunakan metode fit:

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Di sini, x_train dan y_train adalah data pelatihan, epochs adalah jumlah iterasi pelatihan, dan batch_size adalah jumlah sampel per gradien update.

Evaluasi Model

Setelah model dilatih, Kamu bisa mengevaluasinya menggunakan data uji:

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

score = model.evaluate(x_test, y_test)

print(f'Loss: {score[0]} / Accuracy: {score[1]}')

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

5. Menyimpan dan Memuat Model

Kamu tentu tidak ingin melatih model dari awal setiap kali membutuhkannya. Oleh karena itu, Kamu bisa menyimpan model yang sudah dilatih dan memuatnya kembali kapan pun diperlukan:

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

# Menyimpan model

model.save('model.h5')

# Memuat model

from keras.models import load_model model = load_model('model.h5')

--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

6. Tips dan Trik

Eksperimen dengan Arsitektur

Jangan takut untuk mencoba berbagai kombinasi layer dan neuron. Jangan ragu untuk menjelajahi beragam arsitektur model yang berbeda dengan Keras. Cobalah berbagai kombinasi lapisan dan neuron, serta variasi parameter lainnya. Dengan berani mencoba dan mengeksplorasi berbagai konfigurasi model, Kamu dapat memperluas wawasanmu tentang bagaimana struktur yang berbeda mempengaruhi kinerja dan kemampuan pembelajaran model neural networks.

Regularisasi

Gunakan dropout atau regularisasi L2 untuk menghindari overfitting. Untuk mengatasi risiko overfitting dalam model deep learning dengan Keras, ada beberapa teknik regularisasi yang dapat diterapkan. Salah satunya adalah dropout, di mana secara acak sebagian neuron dinonaktifkan selama proses pelatihan, memaksa model untuk menjadi lebih general dalam representasi fitur. 

Penyetelan Hyperparameter

Cobalah berbagai kombinasi hyperparameter seperti learning rate, batch size, dan jumlah epoch untuk mendapatkan hasil terbaik.