De robuustheid en generaliseerbaarheid van jouw CNN-model hangen af van verschillende factoren, waaronder de architectuur, de trainingsgegevens, en de evaluatiemethoden. Hieronder volgt een evaluatie en aanbevelingen: Robuustheid en generaliseerbaarheid: Architectuur: De gebruikte architectuur met 7 conv-lagen en ELU-activaties is krachtig en kan complexe patronen leren. Het gebruik van 3x3 en 1x1 filters is standaard en effectief. Echter, zonder aanvullende regularisatie of data-augmentatie kan het model mogelijk overfitten op de trainingsdata, vooral gezien het relatief kleine aantal afbeeldingen (5.000) voor een complex model. Dataset: De dataset bevat multispectrale beelden met 6 klassen, maar de specificaties over variatie, diversiteit, en kwaliteit ontbreken. Als de data niet representatief is voor onvoorziene situaties of variaties, kan het model minder robuust blijken bij toepassing op nieuwe, niet-gekende data. Prestaties op onvoorziene data: Als het model niet goed is gevalideerd met bijvoorbeeld cross-validatie of op een aparte testset, kan het mogelijk overfitten. Een model dat goed presteert op de trainingsdata maar zwakker op nieuwe data wijst op beperkte generaliseerbaarheid. Aanbevelingen voor verbetering: 1. Data-augmentatie: - Pas technieken toe zoals rotaties, schalingen, spiegelingen, en kleurvariaties (voor multispectrale beelden) om de variatie in de trainingsdata te vergroten. - Overweeg spectrale augmentatie die specifiek geschikt is voor multispectrale beelden. 2. Regularisatie: - Voeg dropout lagen toe tussen convolutionele blokken of volledig verbonden lagen om overfitting te verminderen. - Gebruik L2-regularisatie (weight decay) tijdens het trainen. 3. Modelcomplexiteit en training: - Overweeg het gebruik van batch normalisatie om stabiliteit en convergentie te verbeteren. - Experimenteer met het aantal parameters en diepte van het model om een goede balans te vinden tussen complexiteit en generalisatie. 4. Validatie en evaluatie: - Gebruik k-fold cross-validatie om een beter beeld te krijgen van de prestaties op verschillende data subsets. - Test het model op een aparte, niet gebruikte dataset die representeert onvoorziene omstandigheden. 5. Verhoog de robuustheid tegen adversarial aanvallen: - Pas adversarial training toe: genereer kleine perturberingen (bijvoorbeeld via FGSM) en train het model hiermee om het te laten wennen aan dergelijke verstoringen. - Overweeg het gebruik van technieken zoals input-randomisatie of feature-noise. 6. Data diversificatie: - Verzamel of creëer meer variatie in de dataset, bijvoorbeeld door synthetische data generatie of het gebruik van simulaties. Kortom, door het toepassen van bovenstaande strategieën kun je de robuustheid en generaliseerbaarheid van je CNN verbeteren, zodat het model beter presteert op onvoorziene data en minder gevoelig is voor overfitting.

Op basis van de verstrekte informatie kan ik de volgende analyse en aanbevelingen geven voor uw CNN-model: ## Robuustheid en Generaliseerbaarheid Analyse **Beperkingen in huidige opzet:** - Input mismatch: Model verwacht 224x224x1 maar dataset is 256x256 (mogelijk multispectrale kanalen) - Relatief klein dataset: 5000 afbeeldingen voor 6 klassen (~833 beelden/klasse) - Beperkte architectuurcomplexiteit voor mogelijk complexe multispectrale features ## Strategieën voor Verbetering ### 1. Data-augmentatie en Diversificatie - Implementeer real-time augmentatie: rotatie, schaling, flipping, contrastaanpassingen - Gebruik multispectrale augmentatie: kanaal-wise transformaties - Overweeg synthetische data-generatie met GANs of style transfer ### 2. Regularisatietechnieken - Voeg **Spatial Dropout** (0.3-0.5) toe na conv-lagen - Implementeer **L2/L1 regularisatie** in dense lagen - Gebruik **Batch Normalization** tussen conv-lagen en ELU-activaties - Overweeg **Early Stopping** met validation loss monitoring ### 3. Architectuuraanpassingen - Voeg **Global Average Pooling** toe i.p.v. fully connected layers - Experimenteer met **skip connections** (ResNet-style) - Overweeg **transfer learning** met voorgetrainde modellen ### 4. Adversarial Training - Implementeer **FGSM (Fast Gradient Sign Method)** voor robustheid - Gebruik **PGD (Projected Gradient Descent)** voor sterkere adversarial examples - Train met **adversarial examples** in batch (10-20% van training) ### 5. Validatiestrategieën - Implementeer **k-fold cross-validatie** (5-10 folds) - Gebruik **diverse validatiesets** met verschillende distributies - Test op **corrupted data** voor robustness evaluatie ### 6. Technische Optimalisaties - Zorg voor **consistente preprocessing**: zelfde resize-methode (224x224) - Normaliseer input data per kanaal - Implementeer **learning rate scheduling** en **gradient clipping** ## Monitoring en Evaluatie - Track **train/validation loss curves** voor overfitting detectie - Gebruik **confusion matrices** per klasse - Meet **generalization gap** tussen train en test performance Deze strategieën zullen helpen om de robuustheid te verbeteren en overfitting tegen te gaan, vooral belangrijk gezien de relatief beperkte datasetgrootte.