Natuurlijk! Hier is een analyse en aanbevelingen om je TensorFlow-model te optimaliseren: **Analyse van de huidige architectuur:** - **Architectuur:** Een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) met 2 convolutionele lagen, gevolgd door max pooling en één dense laag. - **Dataset:** 50.000 afbeeldingen van handgeschreven cijfers (waarschijnlijk MNIST of vergelijkbaar). - **Training:** Batchgrootte 64, leersnelheid 0,0001, 10 epochs. - **Uitdaging:** Nauwkeurigheid op validatieset daalt na 5 epochs, mogelijk overfitting of onderaanpassing. --- ### 1. **Modelarchitectuur verbeteren** **a. Verhoog de diepte en complexiteit van het model:** - Voeg meer convolutionele lagen toe of gebruik een dieper netwerk (bijvoorbeeld met 3-4 convolutionele lagen). - Gebruik convolutionele lagen met verschillende filtergroottes (bijvoorbeeld 3x3, 5x5) voor meer feature-extractie. - Voeg batch normalisatie toe na convolutionele lagen om stabiliteit te bevorderen. **b. Voeg dropout toe:** - Om overfitting tegen te gaan, voeg dropout (bijvoorbeeld 0.5) toe vóór of na de dense laag. **c. Gebruik meer geavanceerde architecturen:** - Overweeg het gebruik van residual connections of eenvoudige architectuurverbeteringen zoals SeparableConv2D (voor efficiëntie). --- ### 2. **Trainingstrategieën optimaliseren** **a. Learning rate schedule:** - Gebruik een leerstrategie zoals `ReduceLROnPlateau` die de leersnelheid verlaagt zodra de validatie-nauwkeurigheid stopt te verbeteren. - Alternatief: cyclic learning rate of learning rate warm-up. **b. Early stopping:** - Implementeer early stopping om te voorkomen dat je verder traint nadat de validatie-nauwkeurigheid begint te dalen. **c. Data-augmentatie:** - Voeg augmentaties toe zoals willekeurige rotaties, verschuivingen, zooms en schalingen om het model robuuster te maken. **d. Verhoog het aantal epochs:** - Aangezien de nauwkeurigheid na 5 epochs daalt, probeer meer epochs met early stopping en learning rate scheduling. --- ### 3. **Hyperparameter tuning** - Experimenteer met een iets hogere leersnelheid (bijvoorbeeld 0.001) of een lagere (bijvoorbeeld 0.0005). - Pas batchgrootte aan; grotere batchgrootte kan de training stabiliseren, maar kost meer geheugen. --- ### 4. **Voorbeeld verbeterde code snippet** ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout, BatchNormalization from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, ReduceLROnPlateau model = Sequential([ Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)), BatchNormalization(), MaxPooling2D(2,2), Conv2D(64, (3,3), activation='relu'), BatchNormalization(), MaxPooling2D(2,2), Flatten(), Dense(128, activation='relu'), Dropout(0.5), Dense(10, activation='softmax') ]) model.compile( optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'] ) early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, restore_best_weights=True) reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.5, patience=3) history = model.fit( train_data, epochs=50, batch_size=64, validation_data=val_data, callbacks=[early_stop, reduce_lr] ) ``` --- ### Samenvatting: - Verhoog de complexiteit van het model met extra convolutionele lagen en regularisatie. - Gebruik data-augmentatie en regularisatietechnieken zoals dropout. - Pas de training aan met learning rate schedulers en early stopping. - Overweeg een uitgebreidere architectuur voor betere feature-extractie. - Experimenteer met hyperparameters voor optimale prestaties. Heeft u meer specifieke details of hulp bij de code?

Op basis van uw beschrijving identificeer ik enkele belangrijke optimalisatiemogelijkheden voor uw TensorFlow-model: **Architectuuranalyse:** - Uw CNN-architectuur is relatief eenvoudig (slechts 2 convolutionele lagen) voor een dataset van 50.000 afbeeldingen - Mogelijk onderfitting door beperkte modelcapaciteit - Vroegtijdige overfitting blijkt uit de accuracy-daling na 5 epochs **Aanbevolen architectuuraanpassingen:** 1. Voeg extra convolutionele lagen toe (bijv. 3-4 lagen totaal) 2. Implementeer batch normalisatie na elke convolutionele laag 3. Overweeg residual connections voor diepere netwerken 4. Verhoog het aantal filters geleidelijk (32 → 64 → 128) **Trainingsstrategie-optimalisaties:** 1. **Learning rate scheduling**: Implementeer exponential decay of reduce-on-plateau 2. **Data augmentation**: Rotatie, zoom, verschuivingen voor betere generalisatie 3. **Regularisatie**: Dropout-lagen (0.2-0.5) toevoegen na dense layers 4. **Early stopping**: Monitor validation loss met geduld van 2-3 epochs 5. **Batch grootte**: Experimenteer met 32 of 128 voor mogelijk betere resultaten **Concreet implementatievoorbeeld:** ```python model = Sequential([ Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)), BatchNormalization(), MaxPooling2D(), Conv2D(64, (3,3), activation='relu'), BatchNormalization(), MaxPooling2D(), Conv2D(128, (3,3), activation='relu'), BatchNormalization(), Flatten(), Dense(128, activation='relu'), Dropout(0.5), Dense(10, activation='softmax') ]) # Learning rate scheduler lr_scheduler = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2, patience=2) ``` **Monitoringsadvies:** - Gebruik TensorBoard voor gedetailleerde training visualisatie - Track zowel training als validation metrics per epoch - Experimenteer met verschillende optimalisatoren (Adam i.p.v. SGD) Deze aanpassingen zouden de validation accuracy moeten stabiliseren en de overall prestaties verbeteren.