Με βάση τα αποτελέσματα αναζήτησης, ακολουθούν ορισμένοι βασικοί τρόποι οπτικοποίησης της απόδοσης διαφορετικών υπερπαραμέτρων σε μοντέλα Μετάφρασης Νευρωνικής Μηχανής (NMT):
1. Οικόπεδα παράλληλων συντεταγμένων:
- Τα αποτελέσματα αναζήτησης αναφέρουν τη χρήση παράλληλων γραφημάτων συντεταγμένων για την κατανόηση των σχέσεων μεταξύ υπερπαραμέτρων και μετρήσεων αξιολόγησης όπως η βαθμολογία BLEU [2].
- Αυτά τα διαγράμματα σάς επιτρέπουν να οπτικοποιήσετε τον αντίκτυπο πολλαπλών υπερπαραμέτρων στην απόδοση του μοντέλου σε ολόκληρο τον χώρο διαμόρφωσης.
2. Κατάταξη Σημασίας Υπερπαραμέτρων:
- Τα αποτελέσματα αναζήτησης συζητούν την κατάταξη της σημασίας μεμονωμένων υπερπαραμέτρων και ζευγών υπερπαραμέτρων με βάση την επίδρασή τους στη βαθμολογία BLEU [2].
- Αυτό μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό των υπερπαραμέτρων με τη μεγαλύτερη επιρροή που θα πρέπει να είναι το επίκεντρο των προσπαθειών συντονισμού.
3. Ιστογράμματα απόδοσης:
- Τα αποτελέσματα αναζήτησης εμφανίζουν ιστογράμματα των βαθμολογιών BLEU για την οπτικοποίηση της μεγάλης διακύμανσης στην απόδοση για ένα βασικό σύστημα NMT [2].
- Αυτό μπορεί να βοηθήσει στην κατανόηση της συνολικής κατανομής της απόδοσης του μοντέλου κάτω από διαφορετικές διαμορφώσεις υπερπαραμέτρων.
4. Ανάλυση συσχέτισης υπερπαραμέτρων:
- Τα αποτελέσματα αναζήτησης αναφέρουν τη μέτρηση του συντελεστή συσχέτισης του Spearman μεταξύ των ταξινομήσεων των διαμορφώσεων ανά βαθμολογία BLEU σε διαφορετικά σύνολα δεδομένων [4].
- Αυτό μπορεί να αποκαλύψει εάν οι καλές διαμορφώσεις υπερπαραμέτρων γενικεύονται καλά σε όλα τα σύνολα δεδομένων ή είναι ειδικά για τα δεδομένα.
5. Οπτικοποίηση συνόρων Pareto:
- Για βελτιστοποίηση υπερπαραμέτρων πολλαπλών στόχων (π.χ. βελτιστοποίηση τόσο για ακρίβεια όσο και για ταχύτητα συμπερασμάτων), τα αποτελέσματα αναζήτησης προτείνουν την οπτικοποίηση των βέλτιστων μοντέλων Pareto [5].
- Αυτό μπορεί να βοηθήσει στην κατανόηση των ανταλλαγών μεταξύ διαφορετικών μετρήσεων απόδοσης κατά τον συντονισμό υπερπαραμέτρων.
6. Εργαλεία οπτικοποίησης δεδομένων:
- Τα αποτελέσματα αναζήτησης αναφέρουν την ανάγκη δημιουργίας προσαρμοσμένων εργαλείων οπτικοποίησης δεδομένων για την απόκτηση πληροφοριών από τον μεγάλο όγκο δεδομένων καταγραφής που δημιουργούνται από την αναζήτηση υπερπαραμέτρων [5].
- Η ανάπτυξη διαδραστικών οπτικοποιήσεων μπορεί να διευκολύνει τη βαθύτερη κατανόηση του χώρου αναζήτησης υπερπαραμέτρων και την απόδοση του μοντέλου.
Αξιοποιώντας αυτές τις τεχνικές οπτικοποίησης, μπορείτε να αποκτήσετε πολύτιμες πληροφορίες σχετικά με τον αντίκτυπο των διαφορετικών υπερπαραμέτρων στην απόδοση του μοντέλου NMT, να προσδιορίσετε τις πιο σημαίνουσες υπερπαραμέτρους και να κατανοήσετε τις ανταλλαγές που σχετίζονται με τον συντονισμό υπερπαραμέτρων.
Αναφορές:[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-Efficient-Benchmarks-for
[5] https://www.cs.jhu.edu/~kevinduh/t/kduh-proposal2017.pdf