### 11.6 Binary Classification

Salah satu st _rate_ gi untuk _binary classification_ adalah dengan menyediakan
hanya satu _output unit_ di jaringan. Kelas pertama direpresentasikan dengan
−1, kelas kedua direpresentasikan dengan nilai 1 (setelah diaktivasi). Hal ini
dapat dicapai dengan fungsi non-linear seperti sign^8 atau tanh.^9 Apabila kita
tertarik dengan probabilitas masuk ke dalam suatu kelas, kita dapat meng-

(^7) Karena struktur lebih susah, setidaknya beranjak dari keputusan terlebih dahulu
(^8) https://en.wikipedia.org/wiki/Sign_ _function_
(^9) https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperbolic_ _function_


154 11 Feed _forward_ Neural Network

gunakan fungsi seperti sigmoid,^10 dimana _output_ pada masing-masing neuron
berada pada _range_ nilai [0,1].

