Berdasarkan hasil penelusuran, berikut beberapa cara utama untuk memvisualisasikan performa berbagai hyperparameter dalam model Neural Machine Translation (NMT):
1. Plot Koordinat Paralel:
- Hasil pencarian menyebutkan penggunaan plot koordinat paralel untuk memahami hubungan antara hyperparameter dan metrik evaluasi seperti skor BLEU [2].
- Plot ini memungkinkan Anda memvisualisasikan dampak beberapa hyperparameter pada performa model di seluruh ruang konfigurasi.
2. Peringkat Pentingnya Hiperparameter:
- Hasil pencarian membahas pemeringkatan pentingnya masing-masing hyperparameter dan pasangan hyperparameter berdasarkan dampaknya terhadap skor BLEU [2].
- Hal ini dapat membantu mengidentifikasi hyperparameter paling berpengaruh yang harus menjadi fokus upaya penyesuaian.
3. Histogram Performa:
- Hasil pencarian menunjukkan histogram skor BLEU untuk memvisualisasikan variasi kinerja yang luas untuk sistem NMT dasar [2].
- Ini dapat membantu memahami distribusi keseluruhan performa model dalam konfigurasi hyperparameter yang berbeda.
4. Analisis Korelasi Hiperparameter:
- Hasil pencarian menyebutkan pengukuran koefisien korelasi Spearman antara peringkat konfigurasi dengan skor BLEU pada dataset yang berbeda [4].
- Hal ini dapat mengungkapkan apakah konfigurasi hyperparameter yang baik dapat digeneralisasikan dengan baik di seluruh kumpulan data atau spesifik untuk kumpulan data.
5. Visualisasi Perbatasan Pareto:
- Untuk optimasi hyperparameter multi-tujuan (misalnya, mengoptimalkan akurasi dan kecepatan inferensi), hasil pencarian menyarankan untuk memvisualisasikan model Pareto-optimal [5].
- Hal ini dapat membantu memahami trade-off antara metrik kinerja yang berbeda saat menyetel hyperparameter.
6. Alat Visualisasi Data:
- Hasil pencarian menyebutkan perlunya 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 mendalam tentang ruang pencarian hyperparameter dan performa model.
Dengan memanfaatkan teknik visualisasi ini, Anda dapat memperoleh wawasan berharga tentang dampak berbagai hyperparameter pada performa model NMT, mengidentifikasi hyperparameter yang paling berpengaruh, dan memahami pengorbanan yang terlibat dalam penyetelan hyperparameter.
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-Efficient-Benchmarks-for
[5] https://www.cs.jhu.edu/~kevinduh/t/kduh-proposal2017.pdf