Dựa trên kết quả tìm kiếm, đây là một số cách chính để trực quan hóa hiệu suất của các siêu tham số khác nhau trong mô hình Dịch máy thần kinh (NMT):
1. Mô đồ tọa độ song song:
- Kết quả tìm kiếm đề cập đến việc sử dụng các biểu đồ tọa độ song song để hiểu mối quan hệ giữa các siêu tham số và các thước đo đánh giá như điểm BLEU [2].
- Những biểu đồ này cho phép bạn hình dung tác động của nhiều siêu tham số đến hiệu suất của mô hình trên toàn bộ không gian cấu hình.
2. Xếp hạng tầm quan trọng của siêu tham số:
- Kết quả tìm kiếm thảo luận về việc xếp hạng tầm quan trọng của từng siêu tham số và các cặp siêu tham số dựa trên tác động của chúng đến điểm BLEU [2].
- Điều này có thể giúp xác định các siêu tham số có ảnh hưởng nhất mà cần được tập trung nỗ lực điều chỉnh.
3. Biểu đồ hiệu suất:
- Kết quả tìm kiếm hiển thị biểu đồ điểm BLEU để trực quan hóa sự khác biệt lớn về hiệu suất của hệ thống NMT cơ bản [2].
- Điều này có thể giúp hiểu được sự phân bố tổng thể của hiệu suất mô hình theo các cấu hình siêu tham số khác nhau.
4. Phân tích tương quan siêu tham số:
- Kết quả tìm kiếm đề cập đến việc đo lường hệ số tương quan Spearman giữa thứ hạng cấu hình theo điểm BLEU trên các tập dữ liệu khác nhau [4].
- Điều này có thể tiết lộ liệu cấu hình siêu tham số tốt có khái quát tốt trên các tập dữ liệu hay dành riêng cho tập dữ liệu hay không.
5. Hình dung biên giới Pareto:
- Để tối ưu hóa siêu tham số đa mục tiêu (ví dụ: tối ưu hóa cả độ chính xác và tốc độ suy luận), kết quả tìm kiếm gợi ý trực quan hóa các mô hình tối ưu Pareto [5].
- Điều này có thể giúp hiểu được sự cân bằng giữa các chỉ số hiệu suất khác nhau khi điều chỉnh siêu tham số.
6. Công cụ trực quan hóa dữ liệu:
- Kết quả tìm kiếm đề cập đến nhu cầu xây dựng các công cụ trực quan hóa dữ liệu tùy chỉnh để hiểu rõ hơn về lượng lớn dữ liệu nhật ký được tạo ra bởi tìm kiếm siêu tham số [5].
- Phát triển trực quan hóa tương tác có thể tạo điều kiện hiểu sâu hơn về không gian tìm kiếm siêu tham số và hiệu suất mô hình.
Bằng cách tận dụng các kỹ thuật trực quan hóa này, bạn có thể thu được những hiểu biết có giá trị về tác động của các siêu tham số khác nhau đến hiệu suất của mô hình NMT, xác định các siêu tham số có ảnh hưởng nhất và hiểu được sự cân bằng liên quan đến việc điều chỉnh siêu tham số.
Trích dẫn:[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