Hier is een evaluatie en suggesties voor het verbeteren van je convolutionele neurale netwerkarchitectuur voor beeldclassificatie: **Huidige Architectuur:** - 2 convolutionele lagen (32 en 64 filters) - ReLU-activaties - Max pooling - Invoergrootte: 28x28x1 - Dataset: 70.000 grijswaardenafbeeldingen van cijfers 0-9 **Evaluatie:** Deze basisarchitectuur is geschikt voor eenvoudige classificatie, maar kan verder worden verfijnd om de nauwkeurigheid te verhogen, de trainingstijd te optimaliseren en de generalisatie te verbeteren. **Aanbevolen Verbeteringen:** 1. **Architectuur Versterken:** - **Extra convolutionele lagen:** Voeg meer convolutionele lagen toe (bijvoorbeeld een derde en vierde laag) om complexere kenmerken te leren. - **Dropout:** Implementeer Dropout (bijvoorbeeld 0.5) na dense lagen om overfitting te verminderen. - **Batch Normalization:** Voeg Batch Normalization toe na convolutionele lagen om de training te versnellen en stabiliseren. 2. **Hyperparameters Aanpassen:** - **Filters:** Begin met 32 filters en verdubbel dit naarmate je dieper gaat (bijvoorbeeld 128 filters in latere lagen). - **Kernel Size:** Gebruik 3x3 kernels voor een goede balans tussen detail en efficiëntie. - **Learning Rate:** Experimenteer met een lagere learning rate (bijvoorbeeld 0.001) en gebruik optimalisatie-algoritmen zoals Adam. - **Batch Size:** Gebruik grotere batches (bijvoorbeeld 64 of 128) voor stabielere gradientupdates. 3. **Data-augmentatie:** - **Rotatie:** Kleine rotaties (bijvoorbeeld ±10°). - **Schaling:** Kleine schaalveranderingen. - **Translatie:** Verschuivingen in x- en y-richting. - **Zichtbaarheid:** Verander helderheid en contrast. Deze technieken helpen de generalisatie te verbeteren door het netwerk robuuster te maken voor variaties in de gegevens. 4. **Trainingstechnieken:** - **Early Stopping:** Stop de training als de validatieprestaties niet verbeteren. - **Learning Rate Decay:** Verminder de learning rate na verloop van tijd om fine-tuning te bevorderen. 5. **Modelcomplexiteit en regularisatie:** - Gebruik L2-regularisatie (weight decay) om overfitting verder te beperken. - Overweeg een kleiner of groter model afhankelijk van de prestaties en trainingstijd. **Kort samengevat:** - Voeg extra convolutionele en dense lagen toe. - Gebruik geavanceerdere regularisatietechnieken zoals Dropout en Batch Normalization. - Pas data-augmentatie toe om robuustheid te vergroten. - Optimaliseer hyperparameters zoals filters, kernel size, learning rate en batch size. - Implementeer trainingstechnieken zoals early stopping en learning rate decay. Door deze verbeteringen toe te passen, zou je model nauwkeuriger moeten worden, sneller kunnen trainen en beter generaliseren naar nieuwe gegevens.

Bedankt voor het delen van uw CNN-architectuur. Hier is mijn evaluatie en suggesties voor verbetering: **Evaluatie huidige architectuur:** Uw basisarchitectuur is geschikt voor de MNIST-dataset (28x28 grijswaarden), maar biedt ruimte voor optimalisatie op verschillende vlakken. **Verbeteringen voor nauwkeurigheid:** 1. **Extra lagen toevoegen**: - Overweeg een derde convolutionele laag (128 filters) - Voeg dense lagen toe aan het einde (bijv. 128 → 64 eenheden) 2. **Regularisatietechnieken**: - Dropout (0.2-0.5) na dense lagen - L2-regularisatie in convolutionele lagen 3. **Geavanceerdere activatiefuncties**: - Experimenteer met ELU of SELU in plaats van ReLU **Trainingstijd optimalisatie:** 1. **Batch normalization** toevoegen na elke convolutionele laag 2. **Learning rate scheduling** implementeren (reduce on plateau) 3. **Grotere batchgrootte** (128-256) indien mogelijk **Generalatieverbeteringen:** 1. **Data-augmentatie**: - Willekeurige rotaties (±10°) - Kleine verschuivingen (±10%) - Zoom-variatie (±5%) - Elastic deformations (voor handschrift) 2. **Architectuuraanpassingen**: - Global Average Pooling in plaats van Flatten - Stapsgewijs filteraantal verhogen (32 → 64 → 128) **Aanbevolen hyperparameters:** - Learning rate: 0.001-0.0001 (Adam optimizer) - Batch size: 128 - Epochs: 50-100 met early stopping **Additionele suggesties:** - Implementeer learning rate warm-up - Experimenteer met verschillende optimizer (Nadam, AdamW) - Voeg random noise toe tijdens training - Gebruik model checkpointing voor beste resultaten Deze aanpassingen zouden uw nauwkeurigheid moeten verhogen (mogelijk >99.5%), de trainingstijd optimaliseren en de generalisatie verbeteren zonder overfitting.