50 Soal dan Kunci Jawaban Post‑Test Pembelajaran Mendalam/ Deep Learning untuk Ujian dan Evaluasi

5. Overfitting terjadi ketika …
   a. Model terlalu sederhana
   b. Model terlalu kompleks dan performa buruk di data baru
   c. Dataset terlalu besar
   d. Dataset terlalu seimbang

6. Apa tujuan dropout?
   a. Mempercepat training
   b. Mengurangi overfitting
   c. Menambahkan fitur baru
   d. Menormalkan data

7. Gradient descent digunakan untuk …
   a. Menentukan arsitektur jaringan
   b. Mengoptimalkan bobot jaringan
   c. Membuat dataset
   d. Menentukan ukuran batch

8. Optimizer Adam adalah kombinasi dari …
   a. SGD + momentum
   b. RMSProp + momentum
   c. Adagrad + momentum
   d. SGD + regularisasi

9. Epoch dalam training neural network berarti …
   a. Jumlah batch
   b. Satu kali melewati seluruh dataset
   c. Jumlah neuron
   d. Ukuran data

10. Batch normalization membantu …
    a. Mengurangi overfitting
    b. Mempercepat konvergensi
    c. Mengurangi noise dataset
    d. Mengganti optimizer

11. Apa fungsi activation sigmoid?
    a. Non-linear mapping 0–1
    b. Mengubah loss function
    c. Optimasi bobot
    d. Dropout neuron

12. LSTM digunakan untuk …
    a. Pemrosesan gambar
    b. Analisis deret waktu atau sequence data
    c. Regularisasi model
    d. Autoencoding

13. GAN terdiri dari …
    a. Generator dan Discriminator
    b. Encoder dan Decoder
    c. Input layer dan Output layer
    d. Hidden layer dan Output layer

14. Transfer learning biasanya dilakukan dengan …
    a. Training model dari nol
    b. Memanfaatkan model pretrained
    c. Menambah dropout
    d. Menambah batch size

15. Fungsi sigmoid cross-entropy loss digunakan untuk …
    a. Klasifikasi binary
    b. Klasifikasi multi-class
    c. Regresi
    d. Autoencoder

16. Convolution kernel bertugas untuk …
    a. Memperbesar ukuran gambar
    b. Mengekstrak fitur lokal dari gambar
    c. Membagi dataset
    d. Menormalkan neuron

17. Padding pada CNN digunakan untuk …
    a. Mengurangi overfitting
    b. Menjaga ukuran feature map
    c. Menambahkan neuron
    d. Menormalkan dataset

18. Stride menentukan …
    a. Jumlah layer
    b. Pergerakan kernel dalam convolusi
    c. Ukuran batch
    d. Ukuran input

19. Autoencoder digunakan untuk …
    a. Klasifikasi
    b. Dimensi reduksi / feature learning
    c. Analisis deret waktu
    d. Transfer learning