Na základě výsledků vyhledávání je zde několik klíčových způsobů, jak vizualizovat výkon různých hyperparametrů v modelech neurálních strojů (NMT):
1. Paralelní souřadnicové grafy:
- Výsledky vyhledávání zmiňují pomocí grafů paralelních souřadnic k porozumění vztahů mezi hyperparametry a metrikami hodnocení, jako je skóre Bleu [2].
- Tyto grafy vám umožňují vizualizovat dopad více hyperparametrů na výkon modelu v celém konfiguračním prostoru.
2. Hyperparameterové hodnocení důležitosti:
- Výsledky hledání diskutují o hodnocení důležitosti jednotlivých hyperparametrů a párů hyperparametrů na základě jejich dopadu na skóre Bleu [2].
- To může pomoci identifikovat nejvlivnější hyperparametry, které by měly být zaměřeny na vyladění.
3. Histogramy výkonu:
- Výsledky vyhledávání ukazují histogramy skóre BLEU pro vizualizaci širokého rozptylu výkonu pro základní systém NMT [2].
- To může pomoci pochopit celkovou distribuci výkonu modelu při různých konfiguracích hyperparametru.
4. analýza korelace hyperparametru:
- Výsledky vyhledávání zmiňují měření korelačního koeficientu Spearmana mezi hodnocením konfigurací skóre BLEU napříč různými datovými sadami [4].
- To může odhalit, zda dobré konfigurace hyperparametrů dobře zobecňují napříč datovými sadami nebo jsou specifické pro datové soubory.
5. Vizualizace hranice Pareto:
-Pro víceobjektivní optimalizaci hyperparametrů (např. Optimalizace pro přesnost i rychlost inference) naznačují výsledky vyhledávání vizualizace Pareto-optimálních modelů [5].
- To může pomoci pochopit kompromisy mezi různými metrikami výkonu při vyladění hyperparametrů.
6. Nástroje pro vizualizaci dat:
- Výsledky vyhledávání zmiňují potřebu vytvořit nástroje pro vizualizaci dat pro získání poznatků z velkého množství dat protokolu generovaných vyhledáváním hyperparametrů [5].
- Rozvíjení interaktivních vizualizací může usnadnit hlubší porozumění vyhledávacímu prostoru hyperparametrů a výkon modelu.
Využitím těchto vizualizačních technik můžete získat cenné poznatky o dopadu různých hyperparametrů na výkon modelu NMT, identifikovat nejvlivnější hyperparametry a porozumět kompromisům zapojeným do ladění hyperparametrů.
Citace:[1] https://arxiv.org/pdf/2105.11516.pdf
[2] https://aclanthology.org/2020.tacl-1.26.pdf
[3] https://www.researchgate.net/figure/hyper-parameters-for-training-nmt-models_tbl3_366618108
[4] https://direct.mit.edu/tacl/article/doi/10.1162/tacl_a_00322/96458/Reproducible-and-effect-benchmarks-for
[5] https://www.cs.jhu.edu/~kevinduh/t/kduh-proposal2017.pdf