Natuurlijk! Hier is een strategie voor transfer learning die aansluit bij jouw situatie: 1. Basismodel selecteren: - Kies een krachtig, vooraf getraind convolutioneel netwerk (bijvoorbeeld ResNet-50, EfficientNet of DenseNet) dat getraind is op een grote dataset zoals ImageNet. - Gezien je al een ResNet-50 gebruikt, kun je hiermee verder gaan. 2. Voorkeuren voor transfer learning: - Gebruik de gewichten van het vooraf getrainde model als startpunt. - Bevries de eerste lagen (feature extractie) om de basale beeldkenmerken te behouden en alleen de latere lagen te fine-tunen op je huidafwijkingen. 3. Aanpassen van het model: - Vervang de laatste volledig verbonden lagen door nieuwe lagen die specifiek zijn voor jouw taak (bijvoorbeeld aantal diagnoses). - Voeg indien nodig dropout of andere regularisatietechnieken toe om overfitting te voorkomen. 4. Data-voorbewerking en augmentatie: - Pas uitgebreide data-augmentatie toe (bijvoorbeeld rotaties, zooms, kleurvariaties) om de diversiteit in je beperkte dataset te vergroten. - Dit helpt ook bij het trainen onder GPU-beperkingen. 5. Trainingsstrategie: - Begin met het bevriezen van de convolutionele lagen en train alleen de nieuwe classifier-lagen. - Vervolgens unfreeze enkele hogere lagen en fine-tune het model met een lagere leersnelheid. - Dit voorkomt dat je GPU overbelast raakt door volledige fine-tuning. 6. Optimalisatie en hardware: - Gebruik batchgrootten die passen bij je GPU-geheugen, mogelijk kleinere batches. - Overweeg gradientaccumulatie om effectieve batchgroottes te verhogen zonder meer GPU-geheugen. - Maak gebruik van efficiënte optimalisaties zoals Adam of AdamW. 7. Validatie en iteratie: - Gebruik een deel van je data voor validatie om overfitting te detecteren. - Evalueer het model regelmatig en pas je augmentatie en fine-tuning strategie aan. 8. Alternatieven voor GPU-beperkingen: - Overweeg het gebruik van cloud-gebaseerde GPU-diensten (zoals Google Colab, Kaggle Kernels, of betaalde cloudplatformen) indien mogelijk. - Of train in kleinere stappen en gebruik checkpointing om je werk niet te verliezen. Samenvattend: **Gebruik een vooraf getraind model als basis, bevries de onderste lagen, vervang de laatste classificatie laag, pas data-augmentatie toe, en fine-tune stap voor stap terwijl je rekening houdt met je GPU-beperkingen.** Dit maximaliseert je modelprestaties met beperkte hardware. Heeft u nog specifieke vragen of wil je hulp bij het implementeren van deze strategie?

Op basis van uw beschrijving, hier is een gestructureerde transfer learning strategie voor uw huidafwijkingenclassificatieproject: ## 1. **Preprocessing Strategie** - **Basisafbeeldingen**: Behoud de originele preprocessing van uw basisdataset (meestal normalisatie met ImageNet-statistieken) - **Huidafbeeldingen**: Pas identieke preprocessing toe voor consistentie - **Augmentatie**: Gebruik medisch-relevante augmentaties (rotatie, contrastaanpassing, maar géén kleurverschuivingen die diagnostische kenmerken kunnen verstoren) ## 2. **Modelaanpassing** ```python # Vervang laatste lagen voor uw specifieke taak model = PretrainedCNN(weights='imagenet') model.remove_top_layers() # Verwijder laatste classificatielaag model.add_custom_head(num_classes=aantal_diagnoses) # Nieuw hoofd voor uw diagnoses ``` ## 3. **Trainingsstrategie (Gefaseerde aanpak)** **Fase 1 - Feature Extraction**: - Bevries alle convolutionele lagen - Train alleen de nieuwe classificatielaag - Gebruik lage learning rate (bijv. 0.001) - Epochs: 10-15 **Fase 2 - Fine-tuning**: - Ontdooi laatste 10-15 convolutionele lagen - Gebruik zeer lage learning rate (0.0001) - Epochs: 5-10 - Monitor validation loss om overfitting te voorkomen ## 4. **GPU-efficiënte Optimalisaties** - Gebruik gradient accumulation voor grotere batch sizes - Implementeer mixed-precision training - Reduceer beeldresolutie indien mogelijk (begin met 224x224) - Gebruik progressive image resizing ## 5. **Validatie en Monitoring** - Implementeer early stopping - Gebruik stratified k-fold cross-validation - Monitor zowel accuracy als medisch relevante metrics (sensitiviteit/specificiteit) ## 6. **Aanvullende Tips** - Gebruik class weights voor onbalans in diagnoses - Experimenteer met verschillende learning rate schedulers - Overweeg knowledge distillation als accuracy onvoldoende is Deze aanpak maximaliseert kennisoverdracht terwijl rekening wordt gehouden met uw hardwarebeperkingen. Begin met de feature extraction fase en evalueer voordat u doorgaat naar fine-tuning.