Met deze prompt kan de gebruiker een CNN ontwikkelen dat beter presteert in realistische scenario's met variabele licht- en weersomstandigheden, wat leidt tot hogere nauwkeurigheid en robuustheid. Het biedt gerichte adviezen die verder gaan dan standaardmodelontwerpen en helpt overfitting en prestatieverlies bij moeilijke omstandigheden te voorkomen.