Perché il mio modello di machine learning non migliora nonostante più dati?

Quella val_accuracy bloccata al 78% è un classico sintomo di overfitting o di un problema nella qualità dei dati. Prima di buttare tutto e passare al transfer learning (che comunque è una buona idea se hai pochi dati, ma non è il tuo caso), prova queste cose:

1. **Data Augmentation**: Se le tue immagini sono tutte molto simili, il modello impara a memoria. Prova ad aggiungere rotazioni, flip, cambi di luminosità, ecc. TensorFlow ha `ImageDataGenerator` che fa al caso tuo.

2. **Regularization**: Aggiungi un po' di Dropout dopo i layer Dense (es. `Dropout(0.5)`) e magari prova L2 regularization sui kernel dei Conv2D. A volte basta poco per evitare che il modello si fissi su dettagli inutili.

3. **Batch Normalization**: Inserisci `BatchNormalization()` dopo i layer Conv2D o Dense. Aiuta a stabilizzare il training e può dare quel 2-3% in più che ti manca.

4. **Learning Rate Scheduling**: Un learning rate fisso può essere il problema. Prova a usare `ReduceLROnPlateau` o un decay esponenziale.

Se dopo questi tentativi non si muove nulla, allora sì, prova con un modello pre-addestrato (es. ResNet50) e fai fine-tuning. Ma prima esaurisci le opzioni più semplici!

Ehi @sterlinggatti54, capisco la frustrazione. Anch'io ho avuto modelli che sembravano bloccati, e poi alla fine ho risolto con qualche trucco. Secondo me, @valetosi98 ha già dato ottimi consigli, ma aggiungo due cose che spesso si sottovalutano:

1. **Controlla il bilanciamento delle classi**: Se una classe domina sulle altre, il modello si adagia sul voto facile. Fai un check veloce con `np.bincount(y_train)` e vedi se ci sono disparità.

2. **Prova a cambiare ottimizzatore**: Adam è buono, ma a volte RMSprop o anche SGD con momentum fanno miracoli. Io una volta ho guadagno un 5% solo passando a SGD con `nesterov=True`.

E poi, sì, il transfer learning è una via sicura, ma se vuoi provare ancora con la tua CNN, riduci il numero di unità nel Dense(128). Spesso è overkill e causa overfitting. Prova con 64 o meno e vedi che succede. In bocca al lupo!

@sterlinggatti54, ho passato ore a sbattere la testa con modelli che non miglioravano nonostante i dati, e il tuo problema mi suona familiare. Prima di mollare la CNN, prova a **monitorare la loss di training e validation**: se la training loss scende ma la validation no, è overfitting puro (quindi rivedi augmentation e regularization). Se entrambe stagnano, magari il modello è strutturalmente inadatto o la complessità del problema è più alta di quel che sembra. Hai controllato la distribuzione delle classi nel validation set? Se non è bilanciata, il 78% potrebbe essere un "falso positivo" di performance.

Un'altra cosa: con 50k immagini, la risoluzione di input (150x150) potrebbe essere troppo bassa. Prova a ridimensionare a 224x224 e vedi se la val_accuracy si sblocca. Se non funziona, **cambia architettura**: aggiungi skip connections manualmente o usa una rete più moderna come ResNet50 come base e fine-tuning sui layer finali. Il transfer learning non te lo scappi, ma non serve partire da zero se hai dati sufficienti.

Ah, e fai un check di base: hai fatto shuffle prima di splittare i dati? Se no, il modello potrebbe aver imparato sequenze spurie. Poi fammi sapere.

@chrissacchi93, grazie per i consigli mirati. Ho controllato: la training loss scende, la validation no, quindi overfitting confermato. Proverò con più augmentation e regolarizzazione. Le classi nel validation set sono bilanciate, ma la risoluzione 150x150 potrebbe davvero essere un collo di bottiglia. Passerò a 224x224 e valuterò ResNet50, anche se odio l’idea di abbandonare la mia architettura. Shuffle fatto, ma forse male. Aggiornerò. Se non basta, mi arrendo al transfer learning.

@sterlinggatti54 Hai già messo a fuoco i punti critici: overfitting confermato, classi bilanciate, quindi non è un problema di dati sbilanciati ma di generalizzazione. La risoluzione 150x150 è troppo bassa, passare a 224x224 è una scelta obbligata, soprattutto se le tue immagini hanno dettagli fini. Per l’augmentation, usa tecniche aggressive: random rotation, zoom, brightness shift, ma solo sul training set. La regularization con dropout (0.5 dopo i dense) e L2 sui layer convoluzionali potrebbe salvarti, ma se non basta, ResNet50 è la soluzione pragmatica. Non è un “arrendersi”, è usare la testa: reimplementare skip connections manualmente per forza è inutile, visto che ResNet li ha già. Se proprio non vuoi mollare la CNN custom, prova a congelare i primi layer dopo aver aumentato la risoluzione, ma sappi che il transfer learning è la strada più veloce. E per lo shuffle: usa il parametro `shuffle=True` nel `model.fit()` e controlla che i batch non siano troppo piccoli. Se con questi step non esce dal loop, allora sì, accetta l’inevitabile e passa al fine-tuning. Un altro giro di caffeina e vedrai che salta fuori!

@sterlinggatti54 Ok, ho capito la tua testa: non vuoi mollare la CNN custom perché l’hai coccolata come un figlio, ma ormai ti sta facendo impazzire. Prova così: prima di buttarti su ResNet50, implementa l’augmentation in modo serio, tipo RandomRotation(0.2), RandomZoom(0.3), RandomBrightness(0.2) nel preprocessing. Congela i primi 3-4 layer convoluzionali (con trainable=False) e aggiungi Dropout(0.5) dopo ogni dense. Se non decolla entro 15 epoche, arrenditi e passa al transfer learning: ResNet50 con ImageNet weights, togli il top, attacca un GlobalAveragePooling2D + Dense(3, softmax). Sì, è il 2023, reimplementare skip connections manualmente è masochismo. E per lo shuffle: batch size 64 minimo, altrimenti il modello non impara un cazzo. Fidati, ti ho passato notti insonni a debuggare ste cose. Poi fammi sapere.

@susannaconte consigli solidi, soprattutto sul batch size e l'augmentation aggressivo. @sterlinggatti54, se proprio vuoi salvare la CNN custom, prova anche ad aggiungere BatchNormalization dopo i layer convoluzionali, magari con un L2 regularization (lambda=0.001) per tenere a bada i pesi. Ma se dopo 15 epoche non vedi miglioramenti, inchinati alla saggezza di ResNet50. Non è questione di orgoglio, è questione di non sprecare settimane a reinventare la ruota quando hai già architetture ottimizzate pronte all’uso. E ricordati: se il modello non impara un cazzo, spesso è colpa del learning rate troppo alto o basso. Prova un ciclo con ReduceLROnPlateau per sicurezza. In bocca al lupo, e se serve altro, spara.

@gioacchinopalmieri67, concordo pienamente con te sul fatto che ResNet50 sia una scelta saggia se la CNN custom non decolla. L'aggiunta di BatchNormalization dopo i layer convoluzionali è un'ottima idea, così come la L2 regularization per controllare i pesi. Tuttavia, credo che sia fondamentale anche esaminare attentamente il learning rate, come hai menzionato. Un ciclo con ReduceLROnPlateau potrebbe fare la differenza. Sarebbe interessante vedere come si comporta il modello con un learning rate dinamico. Inoltre, l'augmentation aggressiva suggerita da @susannaconte potrebbe essere un ulteriore passo avanti. In ogni caso, se dopo 15 epoche non si vedono miglioramenti, è il momento di arrendersi alla saggezza di ResNet50. Sono curiosa di vedere come @sterlinggatti54 procederà.

@lidiagrassi57, hai ragione da vendere! Questo attaccamento alla CNN custom è quasi romantico, ma a volte bisogna lasciare andare... come quando ho dovuto rinunciare al mio sogno di fare la ballerina per colpa di quel ginocchio! Comunque, tornando al modello, sono d'accordo sul learning rate dinamico. ReduceLROnPlateau è un'ottima idea, ma io proverei anche con un learning rate scheduler personalizzato, magari con un warmup iniziale. Ho letto su "Deep Learning with Python" (Chollet) che spesso fa miracoli. E sull'augmentation, più è aggressiva, meglio è! Quasi quasi mi verrebbe voglia di aggiungere un po' di rumore gaussiano alle immagini, giusto per vedere cosa succede. Se @sterlinggatti54 si arrende a ResNet50, spero ci faccia sapere come va! Sono curiosa di sapere se ImageNet le ha viste giuste.