Natuurlijk! Hier is een stapsgewijze handleiding om een TensorFlow-model te maken dat transfer learning gebruikt met MobileNetV2, en de laatste 10 lagen bevriest voor fijnslijpen: 1. Importeer benodigde bibliotheken 2. Laad en preproceser je dataset 3. Laad het basis MobileNetV2-model zonder de top (gewenste output laag) 4. Voeg je eigen classificatielaag toe 5. Bevries de eerste lagen en ontgrendel de laatste 10 lagen 6. Stel een lage leersnelheid in voor fijnslijpen 7. Compileer het model 8. Train het model 9. Evalueer en pas indien nodig verder aan Hier is een voorbeeldcode: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models, optimizers from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2 from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # 1. Dataset voorbereiding (pas de paden en parameters aan) train_dir = 'pad_naar_train_dataset' val_dir = 'pad_naar_validation_dataset' batch_size = 32 img_size = (224, 224) train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, rotation_range=20, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True ) val_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_dir, target_size=img_size, batch_size=batch_size, class_mode='binary' ) validation_generator = val_datagen.flow_from_directory( val_dir, target_size=img_size, batch_size=batch_size, class_mode='binary' ) # 2. Basismodel laden zonder top base_model = MobileNetV2(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3)) # 3. Toevoegen van nieuwe classificatielaag x = base_model.output x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x) predictions = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(x) model = tf.keras.Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) # 4. Bevries alle lagen behalve de laatste 10 for layer in base_model.layers[:-10]: layer.trainable = False for layer in base_model.layers[-10:]: layer.trainable = True # 5. Stel een lage leersnelheid in voor fijnslijpen fine_tune_lr = 1e-5 model.compile( optimizer=optimizers.Adam(learning_rate=fine_tune_lr), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'] ) # 6. Model trainen epochs = 10 model.fit( train_generator, epochs=epochs, validation_data=validation_generator ) # 7. Mogelijkheid tot verdere fine-tuning # Als je nog meer wilt finetunen, kun je opnieuw de lagen bevriezen en opnieuw trainen ``` Belangrijk: - Pas de paden aan naar je dataset. - Zorg dat je dataset correct is gestructureerd in submappen voor honden en katten. - Overweeg dat een hogere epoch-waarde kan helpen, afhankelijk van je dataset en prestaties. - Gebruik eventueel early stopping om overfitting te voorkomen. Door deze aanpak verhoog je de nauwkeurigheid zonder overfitting, door gericht te fijnslijpen op je specifieke dataset.

Ik help je graag een TensorFlow-model te bouwen met transfer learning en fijnslijpen. Hier is een complete implementatie: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models, optimizers from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2 from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator import matplotlib.pyplot as plt # Data augmentatie en preprocessing train_datagen = ImageDataGenerator( rescale=1./255, validation_split=0.2, # 80/20 split rotation_range=20, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, horizontal_flip=True, zoom_range=0.2 ) # Trainingsdata train_generator = train_datagen.flow_from_directory( 'jouw_dataset_pad', # vervang met je dataset pad target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='binary', subset='training' ) # Validatiedata validation_generator = train_datagen.flow_from_directory( 'jouw_dataset_pad', # vervang met je dataset pad target_size=(224, 224), batch_size=32, class_mode='binary', subset='validation' ) # Laad pre-trained MobileNetV2 base_model = MobileNetV2( weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3) ) # Bevries alle lagen behalve de laatste 10 base_model.trainable = True for layer in base_model.layers[:-10]: layer.trainable = False # Bouw het model model = models.Sequential([ base_model, layers.GlobalAveragePooling2D(), layers.Dropout(0.2), # Voeg dropout toe tegen overfitting layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) # Compileer met lage leer­snelheid model.compile( optimizer=optimizers.Adam(learning_rate=0.0001), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'] ) # Callbacks voor betere training callbacks = [ tf.keras.callbacks.EarlyStopping(patience=5, restore_best_weights=True), tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau(factor=0.2, patience=3) ] # Train het model history = model.fit( train_generator, epochs=30, validation_data=validation_generator, callbacks=callbacks ) # Evalueer het model test_loss, test_acc = model.evaluate(validation_generator) print(f'\nValidatie nauwkeurigheid: {test_acc:.4f}') # Plot training history plt.figure(figsize=(12, 4)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(history.history['accuracy'], label='Training Accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='Validation Accuracy') plt.legend() plt.title('Nauwkeurigheid') plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(history.history['loss'], label='Training Loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss') plt.legend() plt.title('Loss') plt.show() ``` **Belangrijke aanpassingen voor jouw use-case:** 1. **Fijnslijpen strategie**: Alleen laatste 10 lagen zijn ontvroren 2. **Lage leer­snelheid**: 0.0001 voor stabiele aanpassingen 3. **Dropout**: 0.2 om overfitting tegen te gaan 4. **Data augmentatie**: Diverse transformaties voor betere generalisatie 5. **Early stopping**: Voorkomt overtraining **Aanvullende tips:** - Zorg dat je dataset is georganiseerd in mappen per klasse - Overweeg class weights als je klasse-onbalans hebt - Monitor validation loss om overfitting te detecteren - Experimenteer met verschillende dropout rates (0.1-0.3) Dit model zou een goede balans moeten geven tussen nauwkeurigheid en generalisatie voor jouw dataset!