Hier is een voorstel voor een efficiënt convolutioneel neuraal netwerk (CNN) dat geschikt is voor beperkte middelen en medische röntgenbeelden: **Architectuurontwerp:** 1. **Invoer:** - Resolutie: 128x128 RGB of grijswaarden (bij voorkeur grijswaarden om geheugen te besparen). 2. **Preprocessing:** - Normalisatie (pixelwaarden tussen 0 en 1). - Data-augmentatie: kleine rotaties, schalingen, horizontale flips om dataset te vergroten en overfitting te voorkomen. 3. **Netwerkstructuur:** - **Convolutionele blok 1:** - Conv2D: 16 filters, 3x3, activatie ReLU - Batch Normalization (optioneel, voor stabiliteit) - MaxPooling: 2x2 - Dropout: 0.2 (voor regelmatige afname) - **Convolutionele blok 2:** - Conv2D: 32 filters, 3x3, activatie ReLU - Batch Normalization - MaxPooling: 2x2 - Dropout: 0.2 - **Convolutionele blok 3:** - Conv2D: 64 filters, 3x3, activatie ReLU - Batch Normalization - MaxPooling: 2x2 - Dropout: 0.2 - **Flatten** en volledig verbonden laag: - Dense: 128 eenheden, activatie ReLU - Dropout: 0.3 - **Outputlaag:** - Dense: 5 eenheden (voor 5 klassen), activatie softmax **Lichtgewicht modules:** - Gebruik eenvoudige Conv2D-lagen zonder complexe modules. - Batch Normalization en Dropout om overfitting te verminderen zonder grote overhead. - Geen zware technieken zoals attention-mechanismen. **Trainingsstrategieën:** - **Transfer Learning:** - Gebruik een vooraf getrainde lichte CNN zoals MobileNetV2 of EfficientNet-lite, indien mogelijk, en pas alleen de laatste lagen aan. Dit bespaart trainingstijd en verbetert prestaties. - Aangezien je geen GPU hebt, moet je wel zorgen dat je model klein genoeg is om op CPU te trainen, dus kies een lichte versie. - **Data-augmentatie:** - Vergroot de dataset door kleine rotaties, flips, en zooms. - Dit helpt bij het voorkomen van overfitting en verbetert de generalisatie. - **Pruning en Quantisatie:** - Na training kun je model optimaliseren door pruning (het weghalen van overbodige verbindingen) en kwantisatie (laag-precisie gewichten), om het model kleiner en sneller te maken. - **Trainingstips:** - Gebruik een optimizer zoals Adam of RMSprop. - Leer rate: start met 0.001 en verlaag indien nodig. - Gebruik early stopping op validatieverlies om overfitting te voorkomen. - Train voor maximaal enkele honderden epochs, afhankelijk van convergentie. **Samenvatting:** Dit eenvoudige, efficiënte CNN met 3 convolutionele lagen, lichte regularisatie en augmentatie, gecombineerd met transfer learning indien mogelijk, zou in staat moeten zijn om boven 90% nauwkeurigheid te behalen op je dataset, terwijl het geschikt blijft voor je beperkte hardware-omgeving.

Absoluut. Gezien de strenge beperkingen (ARM CPU, 1GB RAM, geen GPU) is de sleutel tot succes het ontwerpen van een extreem lichtgewicht en efficiënt model, zonder in te leveren op de essentiële leer-capaciteit. Hier is een gedetailleerd voorstel. ### Voorgestelde CNN-Architectuur Deze architectuur is geïnspireerd op succesvolle lichte modellen zoals **SqueezeNet** en **MobileNet**, die zijn ontworpen voor embedded systemen. Het gebruikt dieptewijs convoluties (Depthwise Separable Convolutions) om het aantal parameters en rekenkracht drastisch te verminderen. **Input Laag:** (Bijv. 224x224x1) *Grijswaarden, geen RGB om geheugen en rekenkracht te besparen.* **Architectuur Blauwdruk:** | Laagtype | Filter Grootte / Stride | Output Formaat | Parameters / Activatie | Doel | | ------------------------ | ----------------------- | ------------------ | -------------------------- | -------------------------------------------------------------- | | Input | - | 224x224x1 | - | Röntgenbeeld input | | **Conv2D** | 3x3 / s2 | 112x112x32 | ~320 + 32 | Initiële feature extractie, direct downsamplen voor efficiëntie | | **Batch Normalization** | - | 112x112x32 | 128 (4 per filter) | Stabiliseert en versnelt training | | **ReLU** | - | 112x112x32 | - | Introductie non-lineariteit | | | | | | | | **Depthwise Separable Conv** | 3x3 (DW) / s1 | 112x112x32 | ~320 (DW) + 1,152 (PW) | **Kernmodule: Efficiënte feature extractie** | | *BatchNorm + ReLU* | - | 112x112x32 | - | | | | | | | | | **Depthwise Separable Conv** | 3x3 (DW) / s2 | 56x56x64 | ~640 (DW) + 4,224 (PW) | Meer features leren en downsamplen | | *BatchNorm + ReLU* | - | 56x56x64 | - | | | | | | | | | **Depthwise Separable Conv** | 3x3 (DW) / s1 | 56x56x64 | ~1,280 (DW) + 8,320 (PW) | Diepere feature extractie zonder downsampling | | *BatchNorm + ReLU* | - | 56x56x64 | - | | | | | | | | | **Depthwise Separable Conv** | 3x3 (DW) / s2 | 28x28x128 | ~2,560 (DW) + 33,024 (PW) | Laatste downsampling, voorbereiding voor classificatie | | *BatchNorm + ReLU* | - | 28x28x128 | - | | | | | | | | | **Global Average Pooling** | - | 1x1x128 | - | **Vervangt Fully Connected lagen. Bespaart enorm veel parameters en voorkomt overfitting.** | | | | | | | | **Dropout** (0.5) | - | 1x1x128 | - | Regularisatie om overfitting tegen te gaan | | | | | | | | **Dense (Output)** | - | 5 | 128*5 + 5 = **645** | Classificatielaag met softmax activatie | **Totaal geschat aantal parameters:** ~ **50,000 - 60,000**. Dit is extreem weinig (een normaal CNN heeft er miljoenen) en perfect voor 1GB RAM. **Kernkeuzes:** 1. **Depthwise Separable Convolutions:** Het werkpaard van deze architectuur. Het splitst een standaard convolutie in twee stappen, wat het aantal parameters en FLOPs met een factor ~8-9 vermindert. 2. **Global Average Pooling (GAP):** In plaats van dichte (Fully Connected) lagen die duizenden parameters toevoegen, poolt GAP de hele feature map naar één waarde per kanaal. Dit is de grootste besparing. 3. **Vroeg Downsamplen (Stride 2):** Het snel verkleinen van de feature map grootte vermindert de rekenlast voor volgende lagen aanzienlijk. 4. **Batch Normalization:** Essentieel voor stabiele en snelle training, vooral in kleine netwerken. --- ### Trainingsstrategieën om Prestaties te Maximaliseren Met een kleine dataset (2000 beelden) is het voorkomen van overfitting en het maximaliseren van generalisatie cruciaal. 1. **Transfer Learning (Aanbevolen):** * **Optie A (Beste):** Gebruik een **vooraf getraind lichtgewicht model** zoals **MobileNetV2** of **EfficientNetB0**. Haal de top (classificatielaag) eraf en vries de meeste lagen in. Train alleen een nieuwe, kleine top (een GAP en Dense laag) op jouw röntgenbeelden. Dit levert zeer waarschijnlijk de hoogste nauwkeurigheid op. * **Optie B:** Als bovenstaande modellen te zwaar zijn, kun je het hierboven voorgestelde model van scratch trainen, maar initialiseer de convolutiefilters met bijvoorbeeld He initialisation. 2. **Data Augmentatie (Verplicht):** Genereer meer trainingsdata door realistische transformaties toe te passen. Dit is kosteloos en zeer effectief. * **Random Rotation:** Bijv. ±10 graden (beperkt, want medische beelden hebben een vaste orientatie). * **Random Zoom & Shift:** Kleine zoom (bijv. 0.9-1.1) en horizontaal/verticaal verschuiven (bijv. 10%). * **Random Brightness/Contrast:** Subtiele aanpassingen om verschillende belichtingen te simuleren. * **Horizontal Flip:** *Alleen als het medisch relevant is* (bijv. longen zijn symmetrisch, een gebroken bot misschien niet). 3. **Pruning en Kwantisatie (Post-Training Optimalisatie):** * **Pruning:** Na het trainen kun je de minst belangrijke gewichten in het netwerk (dicht bij nul) op nul zetten. Dit creëert een sparse matrix die efficiënter kan worden uitgevoerd. Tools zoals TensorFlow Model Optimization Toolkit kunnen dit automatiseren. * **Kwantisatie:** Converteer de 32-bits drijvende komma gewichten naar 8-bits gehele getallen (**INT8 kwantisatie**). Dit **verkleint het model met ~75% en versnelt de inferentie aanzienlijk**, ideaal voor een ARM CPU. Dit is een cruciale stap voor deployment. 4. **Trainingstips:** * **Optimizer:** Gebruik **Adam** of **AdamW** met een laag learning rate (bijv. 1e-4) voor fijnafstemming. Het convergeert snel en betrouwbaar. * **Learning Rate Scheduler:** Reduceer de learning rate als de validatienauwkeurigheid stopt met verbeteren. * **Class Balans:** Controleer of je 5 klassen evenredig zijn verdeeld over de 2000 beelden. Zo niet, gebruik class weights in je loss functie (bijv. `class_weight` in Keras). ### Implementatie-advies * **Framework:** Gebruik **TensorFlow Lite (TFLite)** of **ONNX Runtime**. Deze zijn geoptimaliseerd voor inferentie op ARM CPU's. * **Workflow:** 1. Train je model in een krachtigere omgeving (laptop/colab) met TensorFlow/PyTorch. 2. Pas pruning en **INT8-kwantisatie** toe op het getrainde model. 3. Converteer het model naar het **TFLite-formaat**. 4 Deploy het kleine, efficiënte `.tflite` bestand naar je ARM-apparaat. * **Monitoring:** Houd het RAM-gebruik tijdens inferentie in de gaten met tools zoals `top` of `htop`. Dit ontwerp, gecombineerd met de voorgestelde strategieën, biedt de beste kans om een nauwkeurigheid van >90% te halen binnen de strenge beperkingen van je hardware. Succes!