De door jou gedeelde modelarchitectuur is een eenvoudige feedforward neural network (SimpleNN) met twee lineaire lagen en een ReLU-activatiefunctie. Hier zijn enkele gedetailleerde suggesties voor verbetering, inclusief mogelijke wijzigingen in lagen, activatiefuncties en optimalisatietechnieken: 1. Verbeteringen in de architectuur: - Normalisatie: - Overweeg het toevoegen van Batch Normalization na de eerste lineaire laag om de trainingstijd te verkorten en de stabiliteit te verbeteren. ```python self.bn1 = nn.BatchNorm1d(50) ``` - Dropout: - Voeg Dropout toe om overfitting te verminderen, vooral bij grotere datasets. ```python self.dropout = nn.Dropout(p=0.5) ``` 2. Aanpassingen in de activatiefuncties: - Alternatief voor ReLU: - Gebruik LeakyReLU of ELU om het probleem van 'dode' neuronen bij ReLU te verminderen. ```python self.activation = nn.LeakyReLU(0.01) ``` - Consistent gebruik van activatiefuncties: - Gebruik dezelfde activatie na elke laag waar dat relevant is, afhankelijk van je probleem. 3. Optimalisatietechnieken: - Loss-functie: - Kies een passende loss-functie afhankelijk van je taak (bijvoorbeeld `nn.CrossEntropyLoss()` voor classificatie of `nn.MSELoss()` voor regressie). - Optimizer: - Gebruik adaptieve optimizers zoals Adam of AdamW voor betere convergentie. ```python optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) ``` - Learning rate scheduler: - Overweeg het gebruik van een learning rate scheduler om de learning rate tijdens het trainen aan te passen. 4. Voorbeeld van verbeterde modelarchitectuur: ```python import torch.nn as nn import torch class ImprovedSimpleNN(nn.Module): def __init__(self): super(ImprovedSimpleNN, self).__init__() self.layer1 = nn.Linear(100, 50) self.bn1 = nn.BatchNorm1d(50) self.activation = nn.LeakyReLU(0.01) self.dropout = nn.Dropout(p=0.5) self.layer2 = nn.Linear(50, 10) def forward(self, x): x = self.layer1(x) x = self.bn1(x) x = self.activation(x) x = self.dropout(x) x = self.layer2(x) return x ``` 5. Extra tips: - Data preprocessing: - Zorg voor goede normalisatie of standaardisatie van je invoer. - Early stopping: - Gebruik early stopping om overfitting te voorkomen. - Evaluatie: - Monitor nauwkeurigheid, verlies en andere relevante metrics tijdens training en validatie. Kort samengevat: Door normalisatie, dropout, geavanceerdere activatiefuncties en een adaptieve optimizer toe te passen, wordt je model waarschijnlijk stabieler en presteert het beter op nieuwe data.

Zeker, ik analyseer je PyTorch-model en geef gedetailleerde verbetersuggesties. ## Analyse Huidige Architectuur Je huidige model is een zeer eenvoudig neuraal netwerk met: - 2 volledig verbonden lagen - Eén ReLU-activatiefunctie - Geen regularisatie - Geen batch normalisatie - Eenvoudige opbouw zonder geavanceerde technieken ## Gedetailleerde Verbetersuggesties ### 1. Laagstructuur Optimalisatie ```python class ImprovedNN(nn.Module): def __init__(self, input_size=100, hidden_size=128, output_size=10, dropout_rate=0.3): super(ImprovedNN, self).__init__() self.layer1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.bn1 = nn.BatchNorm1d(hidden_size) self.layer2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size//2) self.bn2 = nn.BatchNorm1d(hidden_size//2) self.layer3 = nn.Linear(hidden_size//2, output_size) self.dropout = nn.Dropout(dropout_rate) self.activation = nn.ReLU() ``` ### 2. Verbeterde Forward-pass ```python def forward(self, x): x = self.activation(self.bn1(self.layer1(x))) x = self.dropout(x) x = self.activation(self.bn2(self.layer2(x))) x = self.dropout(x) x = self.layer3(x) return x ``` ### 3. Activatie functie opties - **ReLU**: Goed voor diepe netwerken (huidige keuze) - **LeakyReLU**: Voorkomt 'dode neuronen' (aanbevolen) - **ELU**: Betere prestaties voor sommige datasets - **GELU**: Staat-of-the-art voor transformers ### 4. Optimalisatietechnieken ```python # Optimizer keuze optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-4) # Learning rate scheduler scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau( optimizer, mode='min', patience=5, factor=0.5 ) # Gradient clipping (voor stabiliteit) torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) ``` ### 5. Regularisatietechnieken - **Dropout**: Voorkomt overfitting - **Weight decay**: L2-regularisatie - **Batch normalization**: Stabiliseert training - **Early stopping**: Voorkomt overtraining ### 6. Aanvullende verbeteringen ```python # Gewichtsinitialisatie def _init_weights(self): for layer in [self.layer1, self.layer2, self.layer3]: nn.init.kaiming_normal_(layer.weight, mode='fan_in', nonlinearity='relu') nn.init.constant_(layer.bias, 0) ``` ### 7. Monitoring en debugging ```python # Voeg deze toe tijdens training with torch.no_grad(): # Controleer gradient flow print(f"Gradient norms: {[param.grad.norm() for param in model.parameters()]}") # Monitor activaties print(f"Activation means: {[param.mean() for param in model.parameters()]}") ``` ## Samenvatting aanbevelingen 1. Voeg batch normalization toe voor stabielere training 2. Implementeer dropout voor betere generalisatie 3. Overweeg LeakyReLU i.p.v. standaard ReLU 4. Gebruik AdamW optimizer met weight decay 5. Voeg learning rate scheduling toe 6. Overweeg een derde verborgen laag voor complexere patronen 7. Implementeer gradient clipping 8. Gebruik betere gewichtsinitialisatie (Kaiming) Deze wijzigingen zullen de prestaties, stabiliteit en generalisatie van je model aanzienlijk verbeteren.