Natuurlijk! Hier zijn enkele geavanceerde technieken en suggesties om jouw PyTorch-model te verbeteren en de prestaties te verhogen: 1. Data-augmentatie en preprocessing: - Gebruik data-augmentatie zoals random cropping, flipping, rotatie en kleurveranderingen om variatie toe te voegen. - Normaliseer afbeeldingen met behulp van de juiste mean en std voor je dataset. - Overweeg het gebruik van meerdere resoluties en schaalveranderingen tijdens training. 2. Verbeteringen in modelarchitectuur: - Overweeg het gebruik van convolutionele lagen in plaats van een puur feedforward netwerk, vooral voor beeldgegevens. - Als je bijv. een eenvoudig model wilt houden, voeg batchnormalisatie en dropout toe om overfitting te verminderen. 3. Lossfuncties en optimalisatie: - Gebruik een meer geschikte lossfunctie zoals CrossEntropyLoss voor classificatie. - Experimenteer met gewogen lossfuncties als je dataset onevenwichtig is. 4. Learning rate schedulers: - Implementeer schedulers zoals StepLR, CosineAnnealingLR of ReduceLROnPlateau om het leerproces dynamisch te sturen. - Bijvoorbeeld: ```python scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, 'min') ``` en roep `scheduler.step(loss)` aan na elke epoch. 5. Regularisatie: - Voeg dropout toe tussen de verborgen lagen om overfitting te voorkomen. - Gebruik L2-regularisatie (weight decay) via de optimizer: ```python optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=1e-4) ``` 6. Geavanceerde technieken: - Implementatie van learning rate warm-up. - Gebruik van early stopping om te voorkomen dat je model overfit. - Fine-tuning en transfer learning met voorgetrainde convolutionele netwerken zoals ResNet of VGG. 7. Enkele praktische tips: - Verdeel je dataset in trainings-, validatie- en testsets. - Monitor nauwkeurig de prestaties op de validatieset en pas je training dienovereenkomstig aan. - Experimenteer met batchgrootte en optimalisatietechnieken zoals Adam of SGD met momentum. Door deze technieken toe te passen, kun je de generalisatie en nauwkeurigheid van je model aanzienlijk verbeteren.