Uitstekend, je hebt al een solide basis met je CNN-architectuur en dataset. Een doordachte hyperparameter-afstemming kan de prestaties aanzienlijk verbeteren. Hier volgt een uitgebreide strategie voor het optimaliseren van je hyperparameters: 1. Identificeer Kritieke Hyperparameters ------------------------------------------ Laten we eerst de hyperparameters identificeren die de meeste invloed hebben op je CNN-prestaties: a. Leeringssnelheid (Learning Rate) b. Batchgrootte c. Aantal filters en kernelgrootte per convolutionele laag d. Dropout-percentage e. L2-regularisatie (Weight decay) f. Data-augmentatie parameters (bijvoorbeeld rotatie, zoom) g. Activatiefuncties (bijvoorbeeld ReLU, Leaky ReLU) h. Optimalisator (bijvoorbeeld Adam, SGD, RMSprop) i. Aantal epochs en early stopping criteria j. Architecturale keuzes zoals aantal filters per laag 2. Hyperparameter Ruimte Definiëren ------------------------------------- Voor elke hyperparameter, bepaal realistische en brede zoekruimtes: - Learning Rate: 1e-5 tot 1e-1 (bijvoorbeeld logaritmisch schalen) - Batchgrootte: 16, 32, 64, 128 - Number of Filters: bijvoorbeeld 32, 64, 128 in convolutionele lagen - Kernelgrootte: 3x3, 5x5 - Dropout: 0.2 tot 0.5 - L2 Regularisatie: 1e-4 tot 1e-2 - Data-augmentatie: rotatie 0-30°, zoom 0.8-1.2 - Optimalisator: Adam, RMSprop, SGD - Aantal Epochs: 50 tot 200 met early stopping 3. Methodologie voor Hyperparameter Afstemming ------------------------------------------------ Gebruik efficiënte technieken om de hyperparameters te verkennen: ### a. Grid Search - Voordeel: Systematisch, volledige dekking van combinaties binnen discrete sets - Nadeel: Zeer tijdrovend bij veel hyperparameters - Toepassing: Gebruik het voor een beperkt aantal hyperparameters met kleine zoekruimtes, bijvoorbeeld bij het kiezen van optimalisator en activatiefunctie. ### b. Random Search - Voordeel: Efficiënter dan grid search, kan goede combinaties vinden binnen een groter zoekgebied - Toepassing: Ideal voor grote hyperparameterruimtes, bijvoorbeeld voor learning rate, dropout, regularisatie. ### c. Bayesian Optimalisatie (bijvoorbeeld met Hyperopt, Optuna, of Spearmint) - Voordeel: Voorspellende aanpak die hyperparameters selecteert op basis van eerdere evaluaties - Toepassing: Zeer geschikt voor het verfijnen van hyperparameters zoals learning rate, regularisatie en architectuurparameters. ### d. Evolutionaire of genetische algoritmen - Alternatief voor complexe of discrete hyperparameters 4. Cross-Validatie en Prestatiemeting ------------------------------------- - Gebruik k-fold cross-validatie of een hold-out validatieset voor betrouwbare prestatiemeting - Meet prestatie met metriek zoals nauwkeurigheid, F1-score, of verliesfunctie - Houd de resultaten bij in een gestructureerde database of spreadsheet 5. Tips om de Impact te Evalueren ---------------------------------- - Visualiseer de hyperparameterruimtes en prestaties (bijvoorbeeld met heatmaps of boxplots) - Voer meerdere runs uit voor dezelfde hyperparameters om stabiliteit te controleren - Gebruik learning curves om te zien of het model onder- of overfit - Implementeer early stopping om overfitting te voorkomen en training efficiënt te houden - Analyseer de best presterende hyperparameters en pas je zoekruimte aan voor verdere verfijning 6. Praktische Tips ------------------ - Automatiseer het proces met scripts (bijvoorbeeld met Keras Tuner, Hyperopt, Optuna) - Begin met een breed zoekgebied en verfijn geleidelijk - Beperk het aantal hyperparameters in eerste fasen en voeg complexiteit toe naarmate je meer inzicht krijgt - Zorg voor voldoende rekenkracht; gebruik GPU's indien mogelijk - Documenteer elke experimentresultaat zorgvuldig voor latere analyse Samenvattend: - Richt je op hyperparameters met grote impact (learning rate, batchgrootte, regularisatie, architectuur) - Gebruik een combinatie van random search en Bayesian optimalisatie voor efficiëntie - Evalueer modelprestaties grondig en visueel - Automatiseer en documenteer je experimenten Met deze strategie vergroot je de kans op het vinden van een optimaal model dat goed generaliseert op je dataset. Veel succes!

Zeker, hier is een uitgebreide strategie voor het optimaliseren van hyperparameters in jouw CNN-model, specifiek afgestemd op jouw architectuur en dataset. ### **Stap 1: Identificeer Cruciale Hyperparameters** Richt je eerst op deze hyperparameters, gerangschikt naar prioriteit: **Hoogste prioriteit:** 1. **Leersnelheid (Learning Rate)** - Meest kritieke hyperparameter. Gebruik een logaritmische schaal (bijv. 0.1, 0.01, 0.001). 2. **Aantal filters in convolutionele lagen** - Jouw model: 3 conv-lagen. Probeer patronen zoals 32-64-128 of 64-128-256. 3. **Kernelgrootte** - Gebruik typisch 3x3 of 5x5. Combineer verschillende formaten per laag. **Medium prioriteit:** 4. **Batchgrootte** - Probeer 16, 32, 64 of 128. Kleinere batches kunnen generalisatie verbeteren. 5. **Aantal eenheden in dense lagen** - Jouw model: 2 dense lagen. Probeer 128-64 of 256-128 eenheden. 6. **Regularisatie** - Dropout-rate: 0.2-0.5 voor convolutionele lagen, 0.5-0.7 voor dense lagen. - L2-regularisatie: lambda-waarden tussen 0.001 en 0.0001. **Lagere prioriteit (voor finetuning):** 7. **Optimalisatie-algoritme** - Adam, RMSprop, of SGD met momentum. 8. **Activatie-functies** - ReLU is standaard, maar probeer Leaky ReLU of ELU. ### **Stap 2: Kies een Hyperparameter-optimalisatiemethode** **1. Grid Search (basisline)** - **Gebruik wanneer:** Hyperparameterruimte klein is (≤4 parameters). - **Voorbeeld:** Combineer 3 leersnelheden × 3 batchgroottes = 9 combinaties. - **Nadeel:** Wordt snel computationeel duur. **2. Random Search (aanbevolen voor jouw geval)** - **Waarom beter:** Efficiënter in hogere dimensies. Jij hebt ~8 belangrijke parameters. - **Implementatie:** - Sample 50-100 willekeurige combinaties uit vooraf gedefinieerde ranges. - Gebruik verschillende distributies: - Leersnelheid: log-uniform tussen 1e-4 en 1e-1 - Aantal filters: uniforme integers [16, 32, 64, 128] **3. Bayesian Optimalisatie (meest geavanceerd)** - **Aanbevolen tools:** Hyperopt, Optuna, of Scikit-optimize. - **Voordelen:** Leert van eerdere evaluaties, bereikt betere resultaten met minder iteraties. - **Stappen:** 1. Definieer search space: ```python space = { 'learning_rate': loguniform(1e-4, 1e-1), 'conv1_filters': choice(16, 32, 64), 'conv2_filters': choice(32, 64, 128), 'dense_units': choice(64, 128, 256), 'dropout_rate': uniform(0.2, 0.7) } ``` 2. Voer 30-50 iteraties uit met vroege stoppping. ### **Stap 3: Implementatie- en Evaluatiestrategie** **Validatie-approach:** - Gebruik **gestratificeerde 5-fold cross-validatie** om betrouwbare prestatie-schattingen te krijgen. - Houd een aparte testset (20-30%) voor finale evaluatie. **Trainingsefficiëntie:** - Implementeer **vroege stoppping** met geduld (patience) van 10-15 epochs. - Gebruik **learning rate scheduling** (reduce on plateau). - Monitor zowel training als validatieloss om overfitting te detecteren. **Prestatiemeting:** - Primaire metric: **Validatie-accuracy** - Secundaire metrics: F1-score (belangrijk voor 5-klassen balans), precisie, recall. ### **Stap 4: Geavanceerde Technieken** **1. Architectuur-search varianten:** - Probeer **residual connections** tussen convolutionele lagen. - Test **batch normalization** na elke conv-laag. **2. Hyperparameter-afhankelijkheden:** - Leersnelheid en batchgrootte zijn gecorreleerd: hogere batch → hogere learning rate. - Dropout en L2-regularisatie: gebruik ze niet te agressief samen. **3. Automatische neural architecture search (optioneel):** - Tools: AutoKeras, Google Cloud AutoML - Voor jouw schaal mogelijk overdreven, maar vermeldenswaardig. ### **Stap 5: Praktische Tips en Best Practices** **1. Begin eenvoudig:** - Start met random search (50 runs) om de ruwe regio van optimale parameters te vinden. - Verfijn daarna met Bayesian optimalisatie. **2. Log alles:** - Gebruik tools zoals Weights & Biases, MLflow of TensorBoard. - Track: hyperparameters, final metrics, trainingstijd, hardware gebruik. **3. Compute-budget:** - Voor 10.000 afbeeldingen: plan 2-5 dagen trainingstijd voor de hele hyperparameter-optimalisatie. - Gebruik GPU-versnelling essentieel. **4. Analysepatronen:** - Creëer parallelle coördinaten plots om relaties tussen parameters en prestaties te visualiseren. - Identificeer welke hyperparameters het meest invloedrijk zijn. ### **Voorbeeld Workflow:** 1. **Fase 1:** Random search (50 iteraties) over alle belangrijke parameters 2. **Fase 2:** Bayesian optimalisatie (30 iteraties) rond beste regio's 3. **Fase 3:** Handmatige finetuning gebaseerd op inzichten uit fase 1-2 4. **Fase 4:** Finale evaluatie op testset met beste configuratie ### **Veelvoorkomende Valkuilen:** - ❌ Te grote learning rate → model convergeert niet - ❌ Te weinig filters → onderfitting in complexe patronen - ❌ Geen early stopping → verspilde computationele tijd - ✅ Wel: gebruik data-augmentatie (rotaties, flipping) om overfitting tegen te gaan Deze strategie zou je moeten helpen om systematisch de beste hyperparameters te vinden voor jouw specifieke CNN-architectuur en dataset. Success met je optimalisatie!