Berdasarkan hasil pencarian, berikut adalah beberapa cara utama untuk memvisualisasikan kinerja hyperparameters yang berbeda dalam model terjemahan mesin saraf (NMT):
1. Plot koordinat paralel:
- Hasil pencarian menyebutkan menggunakan plot koordinat paralel untuk memahami hubungan antara hiperparameter dan metrik evaluasi seperti skor Bleu [2].
- Plot ini memungkinkan Anda untuk memvisualisasikan dampak beberapa hyperparameters pada kinerja model di seluruh ruang konfigurasi.
2. Peringkat Penting Hyperparameter:
- Hasil pencarian mendiskusikan peringkat pentingnya hiperparameter individu dan pasangan hiperparameter berdasarkan dampaknya pada skor Bleu [2].
- Ini dapat membantu mengidentifikasi hiperparameter paling berpengaruh yang harus menjadi fokus upaya penyetelan.
3. Histogram Kinerja:
- Hasil pencarian menunjukkan histogram skor Bleu untuk memvisualisasikan varians luas dalam kinerja untuk sistem NMT dasar [2].
- Ini dapat membantu memahami keseluruhan distribusi kinerja model di bawah konfigurasi hiperparameter yang berbeda.
4. Analisis Korelasi Hyperparameter:
- Hasil pencarian menyebutkan mengukur koefisien korelasi Spearman antara peringkat konfigurasi dengan skor Bleu di berbagai set data [4].
- Ini dapat mengungkapkan apakah konfigurasi hiperparameter yang baik menggeneralisasi dengan baik di seluruh dataset atau dataset khusus.
5. Pareto Frontier Visualisasi:
-Untuk optimasi hiperparameter multi-objektif (mis., Mengoptimalkan kecepatan akurasi dan inferensi), hasil pencarian menyarankan memvisualisasikan model pareto-optimal [5].
- Ini dapat membantu memahami pengorbanan antara berbagai metrik kinerja saat menyetel hyperparameters.
6. Alat Visualisasi Data:
- Hasil pencarian menyebutkan kebutuhan untuk membangun alat visualisasi data khusus untuk mendapatkan wawasan dari sejumlah besar data log yang dihasilkan oleh pencarian hyperparameter [5].
- Mengembangkan visualisasi interaktif dapat memfasilitasi pemahaman yang lebih dalam tentang ruang pencarian hyperparameter dan kinerja model.
Dengan memanfaatkan teknik visualisasi ini, Anda dapat memperoleh wawasan yang berharga tentang dampak hyperparameters yang berbeda pada kinerja model NMT, mengidentifikasi hiperparameter yang paling berpengaruh, dan memahami pengorbanan yang terlibat dalam penyetelan hiperparameter.
Kutipan:[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-feficient-benchmark-for
[5] https://www.cs.jhu.edu/~kevinduh/t/kduh-proposal2017.pdf