Hier is een voorstel voor aangepaste data-augmentatiestrategieën om de robuustheid en generalisatie van uw CNN-model voor handgeschreven cijfers te verbeteren: 1. Basis augmentaties: - Rotaties: Voeg kleine rotaties toe (bijv. ±10°) om variaties in handschriften te simuleren. - Schaling: Pas schaaltransformaties toe (bijv. 90-110%) om verschillende schrijfgroottes te genereren. - Horizontale en verticale flips: Overweeg horizontale flips voor cijfers die dat kunnen verdragen (bijvoorbeeld niet voor cijfers zoals '1' of '7', tenzij ze symmetrisch zijn). - Afbeeldingsverschuivingen: Verschuif afbeeldingen horizontaal en verticaal (bijv. tot 10% van de afbeelding). - Zwart-wit contrast: Verhoog of verlaag het contrast of pas helderheid/contrast aan om variatie in opnames te simuleren. 2. Geavanceerde augmentaties: - Elastic distortions: Gebruik elastische vervormingen om handschriftvariaties na te bootsen. - Add noise: Voeg ruis toe (bijv. Gaussian noise) om de modelrobustheid tegen ruis te verbeteren. - Random occlusions: Plaats kleine zwarte of witte blokken op delen van de afbeelding om het model te laten leren ondanks gedeeltelijke obstructies. 3. Klassen-specifieke augmentaties: - Identificeer ondervertegenwoordigde klassen en verhoog hun augmentatie-intensiteit (bijvoorbeeld meer rotaties of vervormingen) om class imbalance tegen te gaan. 4. Implementatie in TensorFlow: - Gebruik `tf.image` functies of de `ImageDataGenerator` met aangepaste augmentaties. - Overweeg `tf.data` pipelines voor efficiënte augmentatie tijdens het trainen. 5. Overwegingen: - Wees voorzichtig met augmentaties die de semantiek van de cijfers kunnen veranderen (bijvoorbeeld grote rotaties of vervormingen). - Test verschillende combinaties en monitor de validatienauwkeurigheid om de meest effectieve strategie te vinden. Door deze augmentaties toe te passen, vermindert u overfitting en versterkt u de generalisatie van uw model, vooral bij een dataset met enkele ondervertegenwoordigde klassen.

Zeker, hier zijn aangepaste data-augmentatiestrategieën voor uw TensorFlow-model, specifiek gericht op handgeschreven cijfers en het aanpakken van ondervertegenwoordigde klassen. ### 1. Basis Augmentatiestrategie (voor algemene robuustheid) ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers def create_basic_augmentation(): return tf.keras.Sequential([ layers.RandomRotation(factor=0.15), # ±15% rotatie layers.RandomZoom(height_factor=0.1, width_factor=0.1), layers.RandomTranslation(height_factor=0.1, width_factor=0.1), layers.RandomContrast(factor=0.2) # Contrastvariatie ]) ``` ### 2. Geavanceerde Strategie voor Ondervertegenwoordigde Klassen ```python def create_advanced_augmentation(): def elastic_transform(image, alpha=10, sigma=5): """Elastische vervorming specifiek voor handgeschreven cijfers""" random_vector = tf.random.normal(shape=[2, 2], mean=0.0, stddev=sigma) return tfa.image.transform(image, random_vector * alpha) return tf.keras.Sequential([ layers.RandomRotation(factor=0.2), layers.RandomZoom(height_factor=0.15, width_factor=0.15), layers.Lambda(lambda x: elastic_transform(x)), layers.RandomBrightness(0.2), layers.GaussianNoise(0.1) # Licht Gaussian noise ]) ``` ### 3. Klasse-specifieke Augmentatie (voor ondervertegenwoordigde klassen) ```python def class_specific_augmentation(image, label): """ Pas sterkere augmentatie toe op ondervertegenwoordigde klassen """ # Identificeer ondervertegenwoordigde klassen (bijv. 1, 7, 9) minority_classes = [1, 7, 9] # Pas aan op basis van uw data-analyse if tf.reduce_any(tf.equal(label, minority_classes)): # Sterkere augmentatie voor minderheidsklassen augmentation = tf.keras.Sequential([ layers.RandomRotation(factor=0.25), layers.RandomZoom(height_factor=0.2, width_factor=0.2), layers.RandomBrightness(0.3), layers.GaussianNoise(0.15) ]) return augmentation(image), label return image, label ``` ### 4. Gecombineerde Implementatie in TensorFlow Pipeline ```python def create_augmentation_pipeline(): base_augmentation = create_basic_augmentation() def augment_data(image, label): # Basis augmentatie voor alle afbeeldingen augmented_image = base_augmentation(image) # Klasse-specifieke extra augmentatie augmented_image, label = class_specific_augmentation(augmented_image, label) return augmented_image, label return augment_data # Gebruik in uw data pipeline def prepare_dataset(dataset, batch_size=32, augment=False): if augment: augmentation_fn = create_augmentation_pipeline() dataset = dataset.map(augmentation_fn, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE) return dataset.batch(batch_size).prefetch(tf.data.AUTOTUNE) ``` ### 5. Aanbevolen Training Setup ```python # Data preparatie train_dataset = prepare_dataset(train_ds, augment=True) val_dataset = prepare_dataset(val_ds, augment=False) # Model training met augmentatie model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) history = model.fit(train_dataset, validation_data=val_dataset, epochs=50, callbacks=[ tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=5), tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(factor=0.5, patience=3) ]) ``` ### Belangrijke Overwegingen: 1. **Monitor augmentatie-effect**: Begin met milde augmentatie en verhoog geleidelijk 2. **Validatie zonder augmentatie**: Gebruik altijd originele data voor validatie 3. **Klasse-balans**: Overweeg class weights of oversampling voor zeer ondervertegenwoordigde klassen 4. **Visuele inspectie**: Controleer augmented samples regelmatig 5. **Hyperparameter tuning**: Experimenteer met augmentatie-intensiteit ### Extra Tips: - Gebruik TensorBoard om augmentatie-resultaten te visualiseren - Implementeer progressive augmentatie: begin mild, wordt sterker tijdens training - Overweeg mixup of cutmix augmentatie voor extra regularisatie Deze strategieën moeten helpen bij het verminderen van overfitting en het verbeteren van de generalisatie van uw model voor handgeschreven cijferherkenning.