Hier is een voorstel voor een efficiënte CNN-architectuur en optimalisatiestrategieën voor implementatie op een edge-apparaat met beperkte middelen: 1. Architectuurontwerp a. Ingang - Afmetingen: afhankelijk van MRI-beelden, bijvoorbeeld 128x128 pixels, grijswaarden (1 kanaal). b. Convolutionele lagen - Laag 1: Conv2D, 8 filters, 3x3 kernel, padding='same', activatiefunctie: ReLU - Pooling: MaxPooling2D, 2x2 - Laag 2: Conv2D, 16 filters, 3x3 kernel, padding='same', ReLU - Pooling: MaxPooling2D, 2x2 - Laag 3: Conv2D, 32 filters, 3x3 kernel, padding='same', ReLU - Pooling: MaxPooling2D, 2x2 c. Flatten en dense lagen - Flatten - Dense: 64 eenheden, ReLU - Dropout (bijvoorbeeld 0.2) voor regulatie - Outputlaag: Dense, 3 eenheden, softmax activatie 2. Technieken voor modeloptimalisatie a. Modelcompressie - **Pruning:** Verwijder niet-essentiële gewichten tijdens of na training om modelgrootte te verminderen. - **Kwantisatie:** Gebruik 8-bit kwantisatie (bijvoorbeeld via TensorFlow Lite) om modelgrootte en rekenkosten te beperken. b. Architectuuroptimalisaties - Gebruik Depthwise Separable Convoluties (zoals in MobileNet) om het aantal parameters te verminderen. - Vermijd grote kernels; 3x3 is geschikt en efficiënt. c. Data- en trainingtechnieken - Data-augmentatie: lichte augmentaties (rotaties, verschuivingen) om generalisatie te verbeteren zonder extra modelcomplexiteit. - Transfer learning: indien mogelijk, initieer met een pre-trained model op vergelijkbare gegevens en fine-tune voor jouw dataset. 3. Training en optimalisatie a. Dataset - 5.000 MRI-beelden, verdeel in training/validatie (bijvoorbeeld 80/20). - Gebruik batch sizes van 16 of 32 voor geheugenbeheer. b. Loss en optimizer - Gebruik categorical cross-entropy. - Adam optimizer met een lage learning rate (bijvoorbeeld 0.001). c. Early stopping en modelcheckpointing - Stop training zodra de validatie nauwkeurigheid niet verbetert. - Bewaar het beste model. d. Modelquantisatie en conversie - Converteer het getrainde model naar TensorFlow Lite of een vergelijkbaar formaat met kwantisatie. - Test het model op het apparaat om latency en geheugenverbruik te controleren. 4. Implementatie op het apparaat - Gebruik TensorFlow Lite Micro of een vergelijkbare lightweight inference engine. - Monitor stroomverbruik en latency tijdens testen. Door deze aanpak te volgen, krijg je een lichtgewicht, efficiënte CNN die geschikt is voor MRI-beeldclassificatie op een ARM Cortex-M4 met beperkte rekenkracht en geheugen.

Absoluut. Hier is een gedetailleerd voorstel voor een lichtgewicht CNN-architectuur, specifiek ontworpen voor de gegeven beperkte hardware. ### Overwegingen voor de Architectuur Gezien de beperkingen (ARM Cortex-M4, 256MB RAM, 0,5W) is het doel niet de hoogst mogelijke nauwkeurigheid, maar een zo hoog mogelijke nauwkeurigheid binnen de strenge grenzen van rekenkracht en geheugen. De focus ligt op: 1. **Minimaliseren van parameters en FLOPs** (Floating Point Operations). 2. **Vermijden van grote feature maps** die het RAM verbruiken. 3. **Gebruik maken van hardwarevriendelijke operaties.** --- ### Voorgestelde CNN-architectuur Deze architectuur is geïnspireerd op succesvolle lichtgewicht ontwerpen zoals SqueezeNet en MobileNet, maar verder vereenvoudigd voor deze specifieke case. **Input:** Grijs-waarden MRI-beeld (bijv. 128x128 pixels). *Een kleinere input size (b.v. 64x64) kan overwogen worden om de latency verder te verlagen.* | Laag # | Laagtype | Parameters / Details | Output Size | Parameters | Activatiefunctie | | :----- | :------------------- | :---------------------------------------------------- | :-------------- | :--------- | :--------------- | | 1 | Input | 128x128x1 (grijs-waarden) | 128x128x1 | 0 | - | | 2 | Conv2D + BatchNorm | filters=8, kernel=3x3, stride=2, padding='same' | **64x64x8** | 80 | ReLU6 | | 3 | DepthwiseConv2D | kernel=3x3, stride=1, padding='same' | 64x64x8 | 80 | ReLU6 | | 4 | PointwiseConv2D | filters=16, kernel=1x1, stride=1 | **64x64x16** | 144 | ReLU6 | | 5 | DepthwiseConv2D | kernel=3x3, stride=2, padding='same' | **32x32x16** | 160 | ReLU6 | | 6 | PointwiseConv2D | filters=32, kernel=1x1, stride=1 | **32x32x32** | 544 | ReLU6 | | 7 | DepthwiseConv2D | kernel=3x3, stride=2, padding='same' | **16x16x32** | 320 | ReLU6 | | 8 | PointwiseConv2D | filters=3, kernel=1x1, stride=1 (Final Features) | **16x16x3** | 99 | ReLU6 | | 9 | Global Average Pooling | - | **1x1x3** | 0 | - | | 10 | Output (Dense) | 3 eenheden (voor 3 klassen) | 3 | 12 | Softmax | **Totaal aantal parameters: ~ 1.439** **Waarom deze keuzes?** * **Depthwise Separable Convolution:** Dit breekt een standaard convolutie op in een depthwise- en een pointwise-convolutie. Het reduceert het aantal parameters en rekenkosten aanzienlijk (ongeveer een factor 8-9x) met een minimale impact op de nauwkeurigheid. Dit is de belangrijkste optimalisatie. * **Vroege downsampling (stride=2):** Door vroeg in het netwerk de resolutie te verlagen, verminderen we de grootte van de feature maps drastisch, wat het geheugengebruik (RAM) enorm ten goede komt. * **ReLU6:** Een variant van ReLU die boven 6 begrensd is (max output = 6). Dit maakt de latere kwantisatie naar lage-precisie getallen (bv. 8-bit fixed-point) veel eenvoudiger en stabieler. * **Global Average Pooling:** Vervangt traditionele volledig verbonden lagen. Het reduceert het aantal parameters extreem (slechts 12 in dit geval) en vermijdt overfitting. * **Kleine filters (8, 16, 32):** We beginnen met een zeer klein aantal filters en verdubbelen dit langzaam. Dit houdt het parameteraantal laag. --- ### Technieken voor Optimalisatie & Implementatie op Edge 1. **Pruning:** * **Gebruik:** *Fine-grained Pruning* (ook wel gewichtspruning). Na de initiële training verwijderen we de connecties (gewichten) met de laagste magnitude (dichtbij 0). * **Strategie:** Train het model eerst tot een goede nauwkeurigheid. Pas daarna iteratief pruning toe (bijv. 20% van de minst belangrijke gewichten verwijderen) en fine-tune het model opnieuw. Herhaal dit totdat de nauwkeurigheid significant daalt. Een sparsity van 50-70% is vaak haalbaar. 2. **Kwantisatie (Belangrijkste optimalisatie voor deze hardware):** * **Post-Training Kwantisatie (PTQ):** Converteer de 32-bits floating point gewichten en activaties naar **8-bits integers** (int8). Dit reduceert het modelgeheugen en de latency met ~75% en maakt gebruik van mogelijke hardwareversnelling (ARM CMSIS-NN library voor Cortex-M). * **Kwantisatie-aware Training (QAT - Aanbevolen):** Simuleer de kwantiseringsfout *tijdens* de training. Dit leidt tot een hogere nauwkeurigheid na kwantisatie vergeleken met PTQ. Train het model zoals gewoonlijk, pas daarna QAT toe voor een paar epochs. 3. **Software-optimalisaties:** * Gebruik een inference-framework geoptimaliseerd voor microcontrollers, zoals **TensorFlow Lite for Microcontrollers** of **ARM CMSIS-NN**. Deze libraries bevatten高度 geoptimaliseerde kernel-functies voor operaties zoals Depthwise Conv op Cortex-M CPUs. --- ### Trainings- en Optimalisatiestrategieën 1. **Data Preprocessing en Augmentatie:** * Normaliseer pixelwaarden naar [0, 1] of [-1, 1]. * Gebruik data-augmentatie om het kleine datasetprobleem (5.000 beelden) tegen te gaan: willekeurige rotaties, horizontaal spiegelen (indien medisch relevant), helderheid/w contrast aanpassingen. Dit voorkomt overfitting en verbetert generalisatie. 2. **Training:** * **Optimizer:** Adam of SGD with Momentum. Adam convergeert vaak sneller. * **Learning Rate:** Gebruik een *learning rate scheduler* (bv. ReduceLROnPlateau) om de LR te verlagen wanneer de validatienauwkeurigheid stopt met verbeteren. * **Regularisatie:** Voeg *L2-regularisatie* (weight decay) toe aan de convolutielagen om overfitting verder tegen te gaan. Dropout is minder efficiënt in zeer kleine netwerken. 3. **Balanceren Nauwkeurigheid & Middelengebruik:** * **Progressive Scaling:** Begin met het bovenstaande basismodel. Als de nauwkeurigheid onvoldoende is maar er zijn nog resources over, kun je voorzichtig: * Het aantal filters in elke laag met ~20% verhogen. * Een extra Depthwise Separable block toevoegen. * **Input Size Trade-off:** Verlaag de input resolutie (van 128x128 naar 64x64) voor een grote reductie in rekenkosten en geheugen, ten koste van enige nauwkeurigheid. Dit is vaak de meest effectieve trade-off. ### Implementatieworkflow 1. Ontwerp en train het model in een framework zoals TensorFlow/Keras op een krachtige machine. 2. Pas pruning en QAT toe om een klein en robuust model te krijgen. 3. Converteer het model naar TensorFlow Lite formaat (`.tflite`) en pas volledige int8-kwantisatie toe. 4. Gebruik de **TensorFlow Lite for Microcontrollers**-tooling om het model om te zetten naar een C++-array (`model.cc`). 5. Integreer deze array en de TFLM-library in je embedded project voor het ARM Cortex-M4-apparaat. Dit ontwerp geeft een zeer efficiënte baseline die binnen de strenge constraints van het apparaat moet passen en een redelijke nauwkeurigheid voor de beeldclassificatietaak moet behalen.