{"text": "### Human: Buat daftar parameter konfigurasi dan nilai default mereka untuk model tertentu ini.. ### Assistant: Berikut adalah daftar parameter konfigurasi dan nilai default mereka untuk model pembelajaran yang mendalam: 1. Rate pembelajaran: 0.001 - ini adalah ukuran langkah yang diambil model dalam memperbarui parameter model selama pelatihan. 2. Batch size: 32 - ini adalah jumlah contoh yang digunakan dalam satu iterasi pelatihan model. 3. Jumlah lapisan: 2 - jumlah lapisan dalam model. 4. Jumlah node per lapisan: 128 - jumlah node di setiap lapisan model. 5. Fungsi aktivasi: ReLU (Rectified Linear Unit) - fungsi yang digunakan untuk menghitung output setiap node dalam model. 6. Fungsi Loss: Kategori Cross-Entropy - yang digunakan untuk mengukur kesalahan model selama pelatihan. 7. Momentum: 0.9 - parameter yang mempercepat penurunan gradien dalam arah yang relevan untuk mencegah osilasi penalti. 8. Weights in Glorot: metode yang digunakan untuk menyalin nilai-nilai yang dihitung dalam model. 10. Fungsi Epolitisasi: 100 kali digunakan untuk mencegah hilangnya total data selama pelatihan."}