Het ontwikkelen van een uitgebreide validatiestrategie voor je convolutionele neurale netwerk (CNN) is essentieel om betrouwbare prestaties te waarborgen en biases te minimaliseren. Hieronder volgt een overzicht van de noodzakelijke stappen, inclusief aanbevelingen en best practices: 1. Datasetanalyse en voorbereiding - Data Begrip: Analyseer de dataset op kenmerken zoals klasseverdeling, variatie in afbeeldingen, verlichting, en achtergrond. - Data Augmentatie: Overweeg technieken zoals rotatie, schaling, flips, en kleurvariaties om de diversiteit te vergroten en overfitting te verminderen. 2. Train-Test Split - Verdeling: Splits de dataset in ten minste een trainings- en testset, bijvoorbeeld 80% training en 20% test. - Stratificatie: Gebruik stratificatie om ervoor te zorgen dat alle klassen evenredig vertegenwoordigd zijn in beide sets, zeker bij een kleine dataset. 3. Validatie tijdens training - Validatieset: Reserveer een deel van de training (bijvoorbeeld 10-20%) voor validatie om hyperparameters te optimaliseren en overfitting te monitoren. - Early Stopping: Gebruik early stopping gebaseerd op validatieprestaties om overfitting te voorkomen. 4. Cross-Validatiemethoden - K-Fold Cross-Validatie: Voer k-fold cross-validatie uit (bijvoorbeeld k=5 of k=10) om de stabiliteit en generalisatie van het model te beoordelen. - Stratificatie in K-Folds: Zorg dat elke fold de klasseverdeling goed weergeeft. 5. Prestatiemetrics - Klassieke metrics: Accuracy, precisie, recall, F1-score voor elke klasse. - Confusie-matrix: Visualiseer om te zien welke klassen vaak door elkaar gehaald worden. - ROC/AUC: Voor meer inzicht in de trade-off tussen sensitiviteit en specificiteit. - Loss curves: Monitor de verliesfunctie tijdens training en validatie om overfitting of onderfitting te detecteren. 6. Bias en Datasetkwaliteit - Identificatie van Biases: - Analyseer de dataset op mogelijke biases, zoals overrepresentatie van bepaalde klassen, achtergronden of objectposities. - Controleer op correlaties tussen niet-relevante kenmerken en de labels. - Reductie van Biases: - Data Diversificatie: Voeg meer diverse voorbeelden toe, vooral voor ondervertegenwoordigde klassen. - Data-balancering: Gebruik technieken zoals oversampling, undersampling of gewichten in de lossfunctie. - Data-anonimisering: Verwijder of minimaliseer metadata die bias kunnen introduceren. 7. Modelevaluatie en rapportage - Test op onafhankelijke data: Gebruik de testset voor uiteindelijke evaluatie. - Error Analyse: Bestudeer foutbeelden om systematische fouten te identificeren. - Reproduceerbaarheid: Documenteer alle stappen en hyperparameters voor reproduceerbaarheid. 8. Continuer verbetering - Iteratieve aanpak: Pas dataverzameling, augmentatie, modelarchitectuur en hyperparameters aan op basis van evaluaties. - Feedback loops: Verzamel nieuwe data indien mogelijk om de dataset en het model te verbeteren. Door deze stappen te volgen, maximaliseer je de betrouwbaarheid en generaliseerbaarheid van je CNN en minimaliseer je biases. Het is een iteratief proces dat voortdurende analyse en aanpassing vereist voor optimale resultaten.

Zeker, hier is een uitgebreide validatiestrategie voor je CNN-model: ### 1. Data Preprocessing en Augmentatie - **Standaardisatie**: Normaliseer pixelwaarden (bijv. naar [0,1] of met Z-score). - **Data-augmentatie**: Gebruik real-time augmentaties tijdens training om overfitting tegen te gaan: - Rotaties (±20°) - Horizontale/flippen - Zoom (0.8-1.2x) - Helderheidcontrastvariatie - **Let op**: Pas géén augmentatie toe op validatie/testdata. --- ### 2. Datasetverdeling (500 afbeeldingen, 3 klassen) - **Stratified splitsing** om klasseverhoudingen te behouden: - Train: 70% (350 afbeeldingen) - Validatie: 15% (75 afbeeldingen) - Test: 15% (75 afbeeldingen) - **Klassenbalanscontrole**: Verifieer of elke subset proportionele klasseverdeling heeft. --- ### 3. Cross-validatie (CV) Gebruik **gefaseerde CV** i.p.v. standaard k-fold vanwege beperkte data: - **Methode**: 5-fold stratified CV op trainset (70% data) - **Implementatie**: 1. Train op 4 folds (280 afbeeldingen) 2. Valideer op 1 fold (70 afbeeldingen) 3. Roteer folds voor 5 ronden - **Resultaat**: Betrouwbaardere prestatie-inschatting zonder testset te gebruiken. --- ### 4. Trainingsvalidatie - **Early stopping**: Monitor validatieloss met geduld van 10-15 epochs. - **Learning rate scheduling**: Reduceer LR wanneer validatieloss plateau bereikt. - **Gebruik validatieset** voor hyperparameter tuning, nooit de testset. --- ### 5. Evaluatiemetrics **Primaire metrics** per klasse + gewogen gemiddelden: - **Accuracy**: Algehele prestatie (kan misleidend zijn bij onbalans) - **Gedetailleerde analyse**: - Confusion matrix - Precision, Recall, F1-score - ROC-AUC (indien geschikt voor klassentaak) --- ### 6. Biasdetectie en -mitigatie **Identificatie**: - **Dataset-exploratie**: - Analyseer klasseverdeling (histogrammen) - Zoek naar correlaties tussen metadata en labels - Visualiseer voorbeelden per klasse - **Feature analyse**: Gebruik PCA/t-SNE om clustering te inspecteren **Mitigatiestrategieën**: 1. **Class rebalancing**: - Oversampling (bijv. SMOTE voor beelden) - Klasgewichten in loss functie (bijv. `class_weight='balanced'`) 2. **Domeinaugmentatie**: Voeg diverse achtergronden/lichtomstandigheden toe 3. **Adversarial validation**: Train classifier om train/val te onderscheiden - als dit lukt, zijn sets niet representatief --- ### 7. Teststrategie - **Eénmalige evaluatie** op apart gehouden testset (15%) - **Vergelijk** testresultaten met validatieresultaten - Grote discrepantie wijst op data leakage of onrepresentatieve splitsing --- ### 8. Aanvullende checks - **Model interpretatie**: Grad-CAM of occlusion tests om te verifiëren dat model op relevante features let - **Data leakage preventie**: Zorg dat augmented versies niet over splitsingen heen lekken - **Reproduceerbaarheid**: Fix random seeds voor splitsingen en training --- ### Aanbevolen workflow: 1. Data exploratie + bias analyse 2. Stratified splitsing (70/15/15) 3. Cross-validatie op trainset 4. Hyperparameter tuning met validatieset 5. Finale evaluatie op testset 6. Bias mitigatie indien nodig + hertraining Met 500 afbeeldingen is data-augmentatie cruciaal. Overweeg transfer learning (bijv. voorgetrainde ImageNet-modellen) om prestaties verder te verbeteren.