Om je TensorFlow-model te verbeteren met geavanceerde optimalisatietechnieken en de generalisatie te versterken, kun je de volgende strategieën toepassen: 1. Data Augmentatie Gebruik data augmentatie om je trainingsgegevens te vergroten en overfitting te verminderen. Voorbeeld: from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator datagen = ImageDataGenerator( rotation_range=10, zoom_range=0.1, width_shift_range=0.1, height_shift_range=0.1 ) train_generator = datagen.flow(train_images, train_labels, batch_size=32) model.fit(train_generator, epochs=50, validation_data=(test_images, test_labels)) 2. Geavanceerde Optimizers Gebruik optimizer zoals Adam met aangepaste learning rate en gewichtsafname. Voorbeeld: optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(optimizer=optimizer, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) 3. Learning Rate Scheduling Pas adaptieve learning rate technieken toe zoals ReduceLROnPlateau of een scheduler. Voorbeeld: lr_scheduler = tf.keras.callbacks.ReduceLROnPlateau( monitor='val_loss', factor=0.5, patience=3, min_lr=1e-5 ) 4. Dropout en Batch Normalization Voeg Dropout en Batch Normalization toe voor betere generalisatie. Aangepaste modeldefinitie: def create_model(): model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(32,32,3)), tf.keras.layers.BatchNormalization(), tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2), tf.keras.layers.Dropout(0.25), tf.keras.layers.Flatten(), tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'), tf.keras.layers.BatchNormalization(), tf.keras.layers.Dropout(0.5), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) return model 5. Early Stopping Gebruik EarlyStopping om overfitting te voorkomen door het trainen te stoppen wanneer de validatieprestaties niet meer verbeteren. Voorbeeld: early_stopping = tf.keras.callbacks.EarlyStopping( monitor='val_loss', patience=5, restore_best_weights=True ) 6. Modelcomplexiteit Overweeg het toevoegen van meer lagen of het gebruik van meer geavanceerde architecturen (bijvoorbeeld CNN's met meer filters of dieper netwerk), afhankelijk van je dataset en hardware. 7. Regularisatie Gebruik L2-regularisatie om overfitting verder tegen te gaan. Voorbeeld: from tensorflow.keras.regularizers import l2 tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.01)) Door deze technieken te combineren en zorgvuldig te tunen (bijvoorbeeld hyperparameters zoals learning rate, dropout rate), kun je de prestaties en generalisatie van je model aanzienlijk verbeteren.