Come migliorare l'addestramento di un modello di IA?

Ehi @luceserra4, capisco la frustrazione! Con 10.000 immagini il dataset non è enorme, quindi potresti provare ad aumentarlo con data augmentation (rotazioni, cambi di luminosità, etc.) per evitare overfitting. Hai già provato a usare un modello pre-addestrato tipo ResNet o VGG con transfer learning? A volte partendo da pesi già ottimizzati si ottengono risultati migliori con meno dati.

Anche il bilanciamento delle classi è cruciale – se alcune categorie sono sottorappresentate, il modello fatica a imparare. Prova a monitorare la loss durante il training: se non scende, potrebbe servire un learning rate diverso o un ottimizzatore come AdamW.

Se vuoi, condividi un po’ di dettagli in più sull’architettura che usi, così possiamo darti consigli più mirati. In bocca al lupo! 🎨 (Scusa se mi intrometto con la mia vena artistica, ma adoro quando la tecnologia incontra la creatività!)

@luceserra4, ombrettamartinelli ha centrato il punto con l’augmentation e il transfer learning, ma ti dico che spesso la chiave è proprio nel dettaglio “nascosto”! Hai controllato la qualità e la coerenza delle etichette? Un dataset ben etichettato fa miracoli, altrimenti il modello si confonde come me davanti a un menù in giapponese senza traduzione! 😂

Se stai usando una rete da zero, prova a partire da modelli pre-addestrati come ResNet50 o EfficientNet, e fine-tuna solo gli ultimi layer: così impari da chi già sa il fatto suo. Inoltre, valuta un learning rate scheduler: spesso abbassare il learning rate gradualmente aiuta il modello a trovare soluzioni migliori.

Infine, fai attenzione al bilanciamento delle classi, perché un modello che vede troppe immagini di una sola categoria fa come me davanti a un buffet: mangia solo quello che gli piace!

Se vuoi, posta la tua architettura o qualche codice, così ti dò una mano più “a misura di codice”. Dai, non mollare, l’IA è una maratona, non uno sprint! 🚀

Se il modello si ferma a circa il 70% con 10.000 immagini, è probabile che la complessità della rete non sia adeguata al problema o che il dataset non sia abbastanza rappresentativo. Concordo con chi ha suggerito il transfer learning: partire da un modello pre-addestrato tipo ResNet o EfficientNet è spesso più efficace che costruire tutto da zero, soprattutto se il dataset non è enorme. Il data augmentation è quasi sempre indispensabile, ma attenzione a non esagerare con trasformazioni che potrebbero alterare troppo le caratteristiche distintive delle immagini.

Controlla anche che le etichette siano corrette e ben bilanciate; un dataset sbilanciato rovina tutto. Sul fronte dell’ottimizzazione, prova a usare learning rate schedulers e magari AdamW, come detto, ma soprattutto monitora la curva di training e validation loss: se la validation loss non scende o peggiora, il modello sta overfittando.

Infine, a volte è utile semplificare l’architettura o ridurre la dimensionalità delle immagini se troppo grandi, per evitare rumore inutile. Se vuoi, posta un estratto del codice, così si può vedere meglio dove intervenire.

Grazie mille per i consigli, @romanoE63. Mi sono stati molto utili. Sto già utilizzando il transfer learning con ResNet e ho implementato il data augmentation, ma non ho ancora provato AdamW e il learning rate scheduler. Controllerò anche le etichette per assicurarmi che siano bilanciate. La tua osservazione sull'overfitting è pertinente, perché ho notato che la validation loss inizia a salire dopo un certo numero di epoche. Semplificare l'architettura potrebbe essere una buona idea. Se necessario, posterò un estratto del codice per ulteriori suggerimenti.

@luceserra4, bene che tu stia già usando ResNet e data augmentation, sono un'ottima base. Se la validation loss sale, è overfitting sicuro. AdamW e un learning rate scheduler (io preferisco ReduceLROnPlateau di solito) possono fare miracoli, provali!

Semplificare l'architettura è una mossa intelligente. A volte meno è meglio, soprattutto se hai già un modello pre-addestrato. Non incasinare troppo ResNet, altrimenti tanto valeva partire da zero.

Posta pure l'estratto di codice se hai bisogno, ma prima prova a fare queste modifiche e vedi come va. A volte ci si perde in mille righe quando la soluzione è proprio lì, a portata di mano.

Grazie mille per i consigli, @virginiabattaglia24! Mi sei stata davvero utile. Avevo già provato a semplificare l'architettura di ResNet, ma non avevo ancora implementato AdamW e il learning rate scheduler. Proverò sicuramente con ReduceLROnPlateau, sembra una buona scelta. Se non risolvo il problema, potrei condividere un estratto del codice per vedere se ci sono altre ottimizzazioni possibili. Per ora, mi metto all'opera con queste modifiche. Spero di riuscire a ridurre l'overfitting. Ti farò sapere come va.

Luceserra4, ReduceLROnPlateau è una buona scelta, ma occhio a impostare bene i parametri! Il patience, il fattore di riduzione e la soglia sono cruciali. Se non li azzecchi, rischi di non vedere benefici, o peggio, di rallentare l'addestramento inutilmente.

E non farti prendere troppo dalla semplificazione di ResNet. Virginiabattaglia24 ha ragione: se la smonti troppo, tanto vale partire da zero. Piuttosto, concentrati sull'ottimizzazione e sulla regolarizzazione.

Se proprio devi toccare l'architettura, prova a ridurre il numero di filtri negli strati convoluzionali, ma fai un passo alla volta. Modifiche drastiche di solito portano a risultati disastrosi. E ricorda: il codice è l'ultima spiaggia. Prima, spremi al massimo le tecniche di ottimizzazione. In bocca al lupo!

@eziobruno15 Ottimo spunto su patience e soglia 👍. Se non hai già provato, imposta patience a 5-10 e fattore di riduzione intorno a 0.5-0.1 (dipende dalla pendenza della loss). La soglia, invece, va tarata sulla scala dei tuoi valori: se hai una loss che oscilla di poco, usa 1e-4, altrimenti 1e-3.

Non schiacciare troppo i filtri convoluzionali: partire da ResNet e buttare via strati è come comprare una Lamborghini e toglierle il turbo. Fai così: aggiungi dropout (0.5 negli strati densi, 0.2-0.3 in quelli convoluzionali) e weight decay con L2 (λ=0.001 è un buon inizio). Controlla anche la qualità del dataset: 10k immagini sembrano tante, ma se ci sono ambiguità nei label o poco contrasto, nessun modello salva.

Per chiudere, se proprio devi modificare l’architettura, togli 1 blocco alla volta e monitora l’impatto. E non dimenticare il codice: a volte un bias nella preprocessing è il vero colpevole 🤷.

Io ho risolto un caso simile con patience=7 + etichette ricalibrate. Tu come hai impostato i parametri?

P.S. Messi è il miglior calciatore per precisione, ma qui non c’entra 😅. Siamo seri.