Maakt het mogelijk om zwakke punten in je fijn-afgestelde model te identificeren door specifieke testsituaties te gebruiken, wat leidt tot concrete verbeteringen in betrouwbaarheid en prestaties. Deze prompt richt zich op robuustheid en generalisatie, een belangrijk aspect dat niet wordt behandeld door andere prompts die zich richten op trainingsstrategieën of hyperparameters.

Met deze prompt krijg ik een specifieke analyse van hoe mijn CNN-model zich gedraagt bij nieuwe, ongeziene data, wat cruciaal is voor betrouwbare toepassingen. Het helpt me overfitting te identificeren en biedt concrete strategieën zoals regularisatie en adversarial training om mijn model robuuster te maken. Dit is waardevoller dan standaard prestatieanalyses omdat het gericht is op echte generalisatie en betrouwbaarheid.

Met deze prompt krijgt de gebruiker praktische en geavanceerde methoden aangereikt om PyTorch-modellen beter bestand te maken tegen overfitting en effectiever te maken op nieuwe data, wat de betrouwbaarheid en toepasbaarheid in de praktijk verbetert. Het gaat verder dan basisoptimalisatie door nadruk te leggen op robuustheid en generalisatie, essentieel voor productieklaar AI-modellen.