Om de robuustheid en generalisatie van je PyTorch-model te verbeteren, kun je verschillende technieken toepassen. Hier zijn enkele effectieve strategieën, ingedeeld in regularisatietechnieken, data-augmentatie en architectuurwijzigingen: 1. Regularisatietechnieken: - Dropout: Voeg dropout lagen toe na de convolutionele en/of volledig verbonden lagen om overfitting te verminderen. Bijvoorbeeld, een dropout van 0.2 tot 0.5. - L2-regularisatie (weight decay): Stel een gewichtstrafe in bij je optimizer (bijvoorbeeld Adam of SGD) om grote gewichten te beperken. - Batchnormalisatie: Je gebruikt dit al, wat goed is. Zorg dat het correct is geïmplementeerd en overweeg om het na de convolutielagen te plaatsen. 2. Data-augmentatie en preprocessing: - Missing values: Imputeer ontbrekende waarden met bijvoorbeeld de mediaan of modus, of gebruik geavanceerdere technieken zoals KNN-imputatie. - Schaling: Normaliseer of standaardiseer je features (bijvoorbeeld z-score of min-max normalisatie), zodat het model niet wordt beïnvloed door verschillen in schaal. - Data-augmentatie: Voor tabulair data is augmentatie lastiger, maar je kunt bijvoorbeeld: - Kleine ruis toevoegen aan de features (bijvoorbeeld Gaussian noise). - Synthetic data genereren met technieken zoals SMOTE om klasse-ongelijkheid te verminderen. 3. Architectuurwijzigingen: - Diepere of bredere netwerken: Experimenteer met meer convolutionele lagen of meer filters. - Feature interacties: Overweeg het gebruik van dense lagen met meer neuronen om complexere patronen te leren. - Attention-mechanismen: Voeg eventueel aandacht toe voor belangrijke features. 4. Klassenbalans: - Gebruik gewichten in de verliesfunctie (bijvoorbeeld in CrossEntropyLoss) om minder vertegenwoordigde klassen meer te wegen. - Resampling: Oversampling van de minderheidsklassen of undersampling van de meerderheidsklassen. 5. Trainingstechnieken: - Early stopping: Stop het trainen als de validatieprestatie niet verbetert na een aantal epochs. - Cross-validatie: Gebruik k-fold cross-validatie om de stabiliteit en generalisatie te verbeteren. 6. Extra overwegingen: - Feature selectie: Verwijder irrelevante of redundante features om overfitting te verminderen. - Hyperparameter tuning: Gebruik grid search of random search om optimale parameters te vinden. Door deze technieken te combineren, kun je de robuustheid en generalisatie van je model aanzienlijk verbeteren. Start bijvoorbeeld met het toevoegen van dropout en het balanceren van de dataset, en optimaliseer vervolgens verder op basis van de prestaties.

Zeker, hier zijn effectieve technieken om de robuustheid en generalisatie van je PyTorch-model te verbeteren: ### 1. Data Preprocessing & Augmentatie - **Ontbrekende waarden**: Gebruik `SimpleImputer` van sklearn voor systematische imputatie (bv. mediaan voor numerieke kenmerken) - **Klasse-ongelijkheid**: - Oversampling (SMOTE) of undersampling - Class weights in PyTorch: `weight=torch.tensor([w0, w1])` in CrossEntropyLoss - **Data-augmentatie voor tabulaire data**: - Gaussian noise injectie: `X += torch.randn_like(X) * 0.01` - Feature shuffling of mixing (zoals MixUp) - Gebruik libraries zoals `imbalanced-learn` voor balanced batches ### 2. Regularisatietechnieken - **Dropout**: Voeg toe na volledig verbonden lagen ```python self.dropout = nn.Dropout(0.3) # 30% dropout ``` - **L2/L1 Regularisatie**: ```python optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=1e-5) ``` - **Label Smoothing**: ```python criterion = nn.CrossEntropyLoss(label_smoothing=0.1) ``` - **Early Stopping**: Monitor validation loss en stop bij overfitting ### 3. Architectuurverbeteringen - **Residual Connections**: Voeg skip connections toe voor diepere netwerken - **Attention Mechanisms**: Self-attention lagen voor belangrijke features - **Layer Normalization**: Alternatief voor batchnorm bij kleine batch sizes - **Verminder capaciteit**: Minder units in FC lagen als model te complex is ### 4. Training Optimalisatie - **Learning Rate Scheduling**: ```python scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, patience=5) ``` - **Gradient Clipping**: ```python torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) ``` - **Stratified K-Fold Cross-validatie** voor betere evaluatie ### 5. Geavanceerde Technieken - **Stochastic Depth**: Random layer dropping tijdens training - **Test-time Augmentation**: Meerdere augmented versies voor betere voorspellingen - **Ensemble Methods**: Train meerdere modellen en combineer voorspellingen ### Praktische Implementatie Tips: 1. Start met simpele baselines (logistische regressie) als referentie 2. Monitor training/validation curves continu 3. Gebruik TensorBoard voor visualisatie 4. Experimenteer met verschillende optimizers (AdamW i.p.v. Adam) Deze aanpak zou je model aanzienlijk moeten verbeteren op ongeziene data zonder te veel complexiteit toe te voegen. Begin met de belangrijkste technieken (dropout, class weights, data cleaning) en voeg geleidelijk geavanceerdere methoden toe.