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 kan ik de validatie van mijn machine learning model grondig evalueren en verbeteren, waardoor ik beter inzicht krijg in de betrouwbaarheid van mijn modelprestaties. Het helpt bij het voorkomen van overfitting en bias door het toepassen van geavanceerde validatietechnieken en het interpreteren van resultaten, wat beter is dan standaardvalidaties zonder diepgaande analyse.