Tuginedes otsingutulemustele, on siin mõned peamised viisid erinevate hüperparameetrite toimivuse visualiseerimiseks närvimasintõlke (NMT) mudelites:
1. Paralleelkoordinaatide graafikud:
- Otsingutulemustes mainitakse paralleelsete koordinaatgraafikute kasutamist, et mõista hüperparameetrite ja hindamismõõdikute, näiteks BLEU skoori [2] vahelisi seoseid.
- Need graafikud võimaldavad teil visualiseerida mitme hüperparameetri mõju mudeli jõudlusele kogu konfiguratsiooniruumis.
2. Hüperparameetrite tähtsuse edetabel:
- Otsingutulemustes arutatakse üksikute hüperparameetrite ja hüperparameetripaaride tähtsuse järjestamist, lähtudes nende mõjust BLEU skoorile [2].
- See võib aidata tuvastada kõige mõjukamad hüperparameetrid, mis peaksid olema häälestamise keskmes.
3. Toimivuse histogrammid:
- Otsingutulemused näitavad BLEU skooride histogramme, et visualiseerida NMT põhisüsteemi jõudluse suurt erinevust [2].
- See võib aidata mõista mudeli jõudluse üldist jaotust erinevate hüperparameetrite konfiguratsioonide korral.
4. Hüperparameetrite korrelatsioonianalüüs:
- Otsingutulemustes mainitakse Spearmani korrelatsioonikordaja mõõtmist konfiguratsioonide pingerea vahel BLEU skoori järgi erinevates andmekogumites [4].
- See võib paljastada, kas head hüperparameetrite konfiguratsioonid üldistavad hästi andmekogumite lõikes või on andmestikupõhised.
5. Pareto piiri visualiseerimine:
- Mitme eesmärgiga hüperparameetrite optimeerimiseks (nt optimeerimiseks nii täpsuse kui ka järeldamiskiiruse jaoks) soovitavad otsingutulemused visualiseerida Pareto-optimaalseid mudeleid [5].
- See võib aidata mõista kompromisse erinevate jõudlusmõõdikute vahel hüperparameetrite häälestamisel.
6. Andmete visualiseerimise tööriistad:
- Otsingutulemustes mainitakse vajadust luua kohandatud andmete visualiseerimise tööriistu, et saada ülevaade hüperparameetriotsingu loodud suurest logiandmete hulgast [5].
- Interaktiivsete visualiseerimiste arendamine võib hõlbustada hüperparameetrite otsinguruumi ja mudeli jõudluse sügavamat mõistmist.
Neid visualiseerimistehnikaid kasutades saate väärtuslikku teavet erinevate hüperparameetrite mõju kohta NMT mudeli jõudlusele, tuvastada kõige mõjukamad hüperparameetrid ja mõista hüperparameetrite häälestamisega kaasnevaid kompromisse.
Tsitaadid:[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