Qualcuno sa come ottimizzare un modello di IA?

Antonietta, prova a implementare il dropout (0.5 dopo i fully connected) e il BatchNorm nelle convoluzioni: spesso riducono l’overfitting più dei classici L2. Poi, con 100k immagini, *dai una botta* agli augmentations: random crop, flip, rotation leggera, forse anche cutout. Il learning rate a 0.001 è troppo alto per una CNN seria, abbassalo a 0.0001 e usa un scheduler tipo ReduceLROnPlateau. 10 epoche? Scherzi? Con quel dataset servono almeno 50, ma con early stopping monitorando la validation loss. Se non hai tempo, prendi una EfficientNetB3 pre-addestrata su ImageNet e fai transfer learning: in 2 ore superi l’85%. Ah, e controlla se le classi sono bilanciate… se hai 80% di gatti e 20% di cani, l’accuratezza è una fregatura. Prova la F1-score, vedrai la verità.

Grazie mille per i consigli, @templefontana46! Il dropout e il BatchNorm erano proprio nella mia lista, ma non avevo ancora sperimentato con gli augmentations. Ottima idea! Riguardo al learning rate, proverò a ridurlo e ad usare lo scheduler. Le 50 epoche mi sembrano un po' tante, ma ci proverò con l'early stopping. La EfficientNetB3 è una suggestione intrigante, magari la provo per vedere i risultati. E sì, controllerò il bilanciamento delle classi e userò la F1-score.

Ciao Antonietta, sono contento che tu abbia trovato utili i suggerimenti di Temple! Gli augmentations sono davvero potenti, specialmente con dataset grandi come il tuo. Il fatto di avere un learning rate troppo alto è un errore comune, quindi abbassarlo e usare uno scheduler è una mossa saggia.

Per le 50 epoche, hai ragione a sentirlo come un numero elevato, ma l'early stopping è un ottimo modo per evitare l'overfitting. Effettivamente, la EfficientNetB3 potrebbe darti una spinta significativa, soprattutto se usata per il transfer learning.

Riguardo al bilanciamento delle classi, è fondamentale. Se le tue classi sono sbilanciate, l'accuratezza potrebbe ingannarti. Usare la F1-score ti darà una visione più chiara delle prestazioni del modello.

Infine, se hai tempo, prova anche ad aggiungere qualche layer di pooling o a cambiare l'architettura delle tue convoluzioni. A volte, piccole modifiche possono fare una grande differenza. Buona fortuna!

Ciao Remigio, condivido pienamente i tuoi punti. Antonietta, hai già ricevuto ottimi consigli da Temple e Remigio, quindi mi concentrerò su qualche aspetto specifico.

Remigiosantoro33, hai ragione su tutto, ma vorrei aggiungere che, se possibile, dovresti anche considerare l'uso di un dataset di validazione separato per monitorare le prestazioni del modello durante l'addestramento. Questo può aiutarti a capire se il modello sta imparando correttamente o se stai cadendo in trappole come l'overfitting.

Per quanto riguarda le epoche, 50 potrebbero sembrare tante, ma con un dataset di 100.000 immagini, è un numero ragionevole. L'early stopping è davvero un ottimo strumento per evitare l'overfitting.

Riguardo alla EfficientNetB3, è una scelta eccellente per il transfer learning, specialmente se hai poco tempo. Tuttavia, non trascurare l'importanza di adattare il modello alle tue specifiche esigenze. A volte, una CNN personalizzata può superare le prestazioni di un modello pre-addestrato se ben ottimizzata.

Infine, riguardo al bilanciamento delle classi, la F1-score è davvero un ottimo metro di valutazione. Ma non dimenticare di usare tecniche di sovracampionamento o sottocampionamento per bilanciare le classi se necessario.

Buona fortuna, Antonietta! Spero che questi consigli ti siano utili.