Neural Network

Neural network adalah suatu model machine learning yang terinsipirasi dari cara kerja neuron-neuron yang ada pada otak manusia.

Model ini bekerja dengan mengambil sejumlah input untuk setiap neuron dan kemudian memrosesnya (pada neuron tersebut) untuk menghasilkan sebuah output untuk setiap neuron tersebut. Output pada setiap neuron tersebut kemudian akan menjadi input untuk neuron-neuron pada layer selanjutnya.

Umumnya neural network terdiri dari 3 jenis layer, yaitu input layer, hidden layer dan output layer seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1. Input layer dan output layer memiliki fungsi yang sesuai dengan namanya, yaitu sebagai penerima input dan sebagai tempat output akhir. Namun, bagaimana dengan hidden layer?

Hidden Layer

Hidden layer hanyalah sebuah istilah untuk layer yang terletak di antara input layer dan output layer (layer yang bukan merupakan input layer maupun output layer).

Hidden layer (termasuk neuron-neuron di dalamnya) memiliki peran yang sangat penting, ini karena keberadaannya di suatu model neural network dapat membuat proses pengaturan weight dan bias-biasnya lebih fleksibel. Dengan bertambahnya layer, kombinasi nilai weight dan bias untuk keseluruhan model juga akan bertambah sehingga sangat mungkin untuk muncul kombinasi baru yang membuat nilai cost functionnya lebih kecil dari yang sebelumnya.

Dengan kata lain, jumlah hidden layer yang optimal dapat membantu model belajar lebih baik dengan menyesuaikan weight dan bias secara lebih fleksibel.

Namun, yang perlu dicatat yaitu semakin banyak hidden layer, maka semakin banyak pula waktu yang dibutuhkan baik dalam proses pelatihan maupun proses pengetesan (pemprediksian). Hidden layer yang terlalu banyak juga dapat menyebabkan overfitting, yaitu kondisi di mana model terlalu bergantung pada data training sehingga gagal untuk menangkap pola yang ada.

Oleh karena itu, diperlukan keseimbangan antara jumlah hidden layer, jumlah neuron per layer, regularisasi, dan teknik optimasi agar model dapat menangkap pola yang ada pada data.

Kesimpulan

Hidden layer merupakan salah satu komponen yang sangat penting dalam model neural network. Jumlah hidden layer yang optimal dapat membantu model untuk belajar lebih baik dengan menyesuaikan weight dan bias secara lebih fleksibel.

Pemahaman yang baik tentang konsep dan cara kerja hidden layer dapat membantu kita dalam menentukan jumlahnya dengan tepat untuk meningkatkan kinerja model secara keseluruhan.