Arama sonuçlarına göre, Nöral Makine Çevirisi (NMT) modellerinde farklı hiperparametrelerin performansını görselleştirmenin bazı önemli yolları şunlardır:
1. Paralel Koordinat Grafikleri:
- Arama sonuçları, hiperparametreler ile BLEU puanı gibi değerlendirme ölçümleri arasındaki ilişkileri anlamak için paralel koordinat grafiklerinin kullanılmasından bahseder [2].
- Bu grafikler, tüm yapılandırma alanı boyunca birden fazla hiper parametrenin model performansı üzerindeki etkisini görselleştirmenize olanak tanır.
2. Hiperparametre Önem Sıralaması:
- Arama sonuçları, BLEU puanı üzerindeki etkilerine dayalı olarak bireysel hiperparametrelerin ve hiperparametre çiftlerinin öneminin sıralamasını tartışır [2].
- Bu, ayarlama çabalarının odağı olması gereken en etkili hiperparametrelerin belirlenmesine yardımcı olabilir.
3. Performans Histogramları:
- Arama sonuçları, temel bir NMT sistemi için performanstaki geniş varyansı görselleştirmek için BLEU puanlarının histogramlarını gösterir [2].
- Bu, farklı hiperparametre yapılandırmaları altında model performansının genel dağılımının anlaşılmasına yardımcı olabilir.
4. Hiperparametre Korelasyon Analizi:
- Arama sonuçları, farklı veri kümeleri genelinde BLEU puanına göre konfigürasyonların sıralamaları arasındaki Spearman korelasyon katsayısının ölçülmesinden bahseder [4].
- Bu, iyi hiperparametre konfigürasyonlarının veri kümeleri arasında iyi genelleştirilip genelleştirilmediğini veya veri kümesine özgü olup olmadığını ortaya çıkarabilir.
5. Pareto Sınır Görselleştirmesi:
- Çok amaçlı hiperparametre optimizasyonu için (örneğin, hem doğruluk hem de çıkarım hızı için optimizasyon), arama sonuçları Pareto-optimal modellerin görselleştirilmesini önerir [5].
- Bu, hiperparametreler ayarlanırken farklı performans ölçümleri arasındaki dengelerin anlaşılmasına yardımcı olabilir.
6. Veri Görselleştirme Araçları:
- Arama sonuçları, hiperparametre araması tarafından oluşturulan büyük miktardaki günlük verisinden içgörü elde etmek için özel veri görselleştirme araçları oluşturma ihtiyacından bahsetmektedir [5].
- Etkileşimli görselleştirmeler geliştirmek, hiperparametre arama alanının ve model performansının daha derinlemesine anlaşılmasını kolaylaştırabilir.
Bu görselleştirme tekniklerinden yararlanarak, farklı hiperparametrelerin NMT model performansı üzerindeki etkisine ilişkin değerli bilgiler edinebilir, en etkili hiperparametreleri belirleyebilir ve hiperparametre ayarında yer alan ödünleşimleri anlayabilirsiniz.
Alıntılar:[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