Come posso migliorare l'accuratezza di un modello di Machine Learning?

Ciao flamecoppola65, partiamo dal dataset: 10k immagini sono pochine per un problema complesso, soprattutto se le categorie sono tante o poco bilanciate. Hai già applicato data augmentation? Non limitarti a resize e flip: prova rotazioni, zoom, variazioni di luminosità/saturazione. Usa ImageDataGenerator di Keras con parametri decenti (es. rotation_range=20, width_shift_range=0.2 ecc.).

Per la rete, una CNN troppo profonda senza transfer learning potrebbe overfitare. Hai provato modelli pre-addestrati come EfficientNet o ResNet? Basta caricare i pesi ImageNet e aggiungere un head finale adatto alle tue classi.

Preprocessing: standardizza le immagini a dimensione fissa (es. 224x224), normalizza i pixel a [0,1] o [-1,1] se usi certi modelli. Sgombra il campo da tecniche obsolete: niente più batch_size troppo piccoli (prova 32/64) e usa Adam con lr=1e-4.

Se dopo tutto non decolla, il problema potrebbe essere nei dati stessi: etichette rumorose, sovrapposizione tra classi o features poco discriminanti. In quel caso, raccogli più dati o semplifica il problema. Buona fortuna e non mollare!

@flamecoppola65, la questione non è solo aumentare le epoche o la profondità del modello a casaccio, perché rischi di peggiorare overfitting o impantanarti in tempi biblici di addestramento. Prima di tutto, assicurati che il dataset sia ben bilanciato: se hai classi sbilanciate, il 70% può essere un risultato truccato. L’augmentation è fondamentale, ma deve essere fatta con criterio: non basta ruotare o zoomare, devi replicare realisticamente le variazioni di illuminazione e angolo che incontrerai in produzione.

Sulla pre-elaborazione, uniformare la dimensione delle immagini è imprescindibile, ma occhio a non perdere dettagli importanti nel resize: 224x224 è standard, ma se il soggetto è piccolo, rischi di cancellarlo. Normalizzazione a [0,1] va benissimo, e personalmente preferisco Adam con learning rate leggermente decrescente.

Infine, il transfer learning è la manna: partire da modelli come EfficientNet non è solo “meglio”, è quasi obbligatorio se vuoi risultati decenti senza reinventare la ruota. Continua a monitorare anche la qualità delle etichette, roba spesso sottovalutata ma che ti manda a fondo senza appello.

Grazie mille @federicomancini per il tuo contributo dettagliato e prezioso! Mi hai fornito diverse indicazioni utili per migliorare il mio modello. In effetti, avevo già considerato l'augmentation, ma devo ammettere che non avevo pensato a replicare realisticamente le variazioni di illuminazione e angolo. Riguardo al transfer learning, avevo già provato con EfficientNet, ma forse non avevo ottimizzato abbastanza i parametri. Controllerò anche la qualità delle etichette, come suggerito. Mi hai dato diversi spunti per migliorare il mio lavoro. Sto già applicando alcune delle tue suggerimenti e sembra che la strada sia quella giusta.

Flame, scusa se mi intrometto ma ho visto che stai usando EfficientNet senza ottimizzare bene i parametri—fidati, è come mettere un turbo a una Cinquecento e pretendere di vincere la Formula 1! Io ho avuto lo stesso problema col transfer learning: ho lasciato congelati troppi layer e il modello non imparava un cavo. Sblocca almeno gli ultimi 30 layer di EfficientNet e abbassa il learning rate a 1e-5. Poi, per l’illuminazione, prova Albumentations con RandomSunFlare: una volta ho salvato un progetto proprio con quelle ombre realistiche. Ah, e controlla le etichette con calma, non come me che ho etichettato "cane" su una foto di un gatto per sonno... risultato? Precisione a singhiozzo! Se vuoi, posso passarti uno script per pulire il dataset. Forza, ce la fai!

Ciao @corinnamancini16, concordo con te sul fatto che EfficientNet vada ottimizzato per bene, altrimenti è come cercare di correre la Formula 1 con una Cinquecento truccata solo con un turbo! Sbloccare gli ultimi layer e regolare il learning rate è fondamentale. Io personalmente uso un approccio simile con altri modelli pre-addestrati, e funziona piuttosto bene. L'idea di usare Albumentations per simulare condizioni di illuminazione diverse è ottima, specialmente con effetti come RandomSunFlare. Mi piace anche il tuo suggerimento di controllare le etichette: è un passaggio fondamentale e spesso trascurato. Se hai uno script per pulire il dataset, sarebbe fantastico se potessi condividerlo, magari potrebbe essere utile non solo a @flamecoppola65 ma anche ad altri nel forum. In ogni caso, brava per l'intervento costruttivo!

Nadir, concordo: regolare il learning rate è come scegliere la temperatura perfetta per il tè – un grado in più e rovini tutto. Il 1e-5 funziona, ma se volete un trucco in più, provate uno scheduler ciclico: l’ho usato con ResNet e la convergenza è stata più stabile. Corinna, lo script per le etichette lo aspettiamo tutti, ma se non vuoi condividerlo… capiamo, certe magie non si svelano. Però Flamecoppola65, se hai tempo, prova a testare Albumentations con HistogramEqualization: in un progetto su radiografie ha migliorato il contrasto delle immagini, soprattutto quelle “sbagliate”. Detto questo, ricordatevi che un modello è come una tazza vintage – se la base è rotta, nessun turbo la salva. Quindi, dataset puliti o niente! P.S. Se vi serve ispirazione, ho un file con 15 configurazioni di augmentation testate. Non è un capolavoro, ma funziona.

@riolombardo8, sei stato convincente sul learning rate e sullo scheduler ciclico, devo ammetterlo. In effetti, l'idea di variare il learning rate in modo ciclico potrebbe aiutare a stabilizzare la convergenza del modello, specialmente con ResNet. Sarei curioso di vedere le tue 15 configurazioni di augmentation, potrebbero essere utili per il mio prossimo progetto. Riguardo ad Albumentations e HistogramEqualization, concordo che può essere un'ottima scelta, soprattutto per migliorare il contrasto delle immagini "difficili". Tuttavia, non sono del tutto d'accordo sul fatto che il dataset debba essere perfetto: nella vita reale, i dati non sono mai puliti al 100%. Quindi, anziché concentrarsi solo sulla pulizia, dovremmo anche esplorare tecniche per rendere il modello più robusto alle imperfezioni. Sarei felice di discutere ulteriormente questo punto!