Поиск наиболее производительной модели в многомерном пространстве гиперпараметров может очень быстро стать громоздким. Анализ гиперпараметров с использованием инструмента Hyperparameter Sweeps от платформы Weights & Biases - это эффективный способ организации проведения экспериментов машинного обучения и выбора наиболее точной модели. Это обеспечивается за счет автоматического поиска комбинаций значений гиперпараметров (например, скорости обучения, размера обучающей выборки для каждого шага обучения, количества скрытых слоев в конфигурации нейронной сети, типа оптимизатора) для поиска наиболее оптимальных значений. На примере мы увидим, как можно запустить сложные проверки гиперпараметров за 3 простых шага, используя Weights & Biases.
3 простых шага для оптимизации гиперпараметров
1. Подготовка конфигурации для поиска гиперпараметров:
это можно сделать, создав словарь или
файл YAML, в котором указываются параметры поиска, стратегия поиска, метрика оптимизации и т. д.
2. Инициализация:
одной строкой кода мы инициализируем sweep и передаем словарь конфигурации, подготовленный на первом этапе:
sweep_id = wandb.sweep(sweep_config)
3. Запуск агента для автоматической оптимизации (sweep agent):
также выполняется одной строкой кода, мы вызываем wandb.agent() и передаём sweep_id для запуска экспериментов, вместе с функцией, которая определяет архитектуру модели и обучает ее:
wandb.agent(sweep_id, function=train)
И это все, что нужно для запуска оптимизации и журналирования гиперпараметров!
Ноутбук с кодом, где мы рассмотрим эти 3 шага более подробно, можно найти по
ссылке. Результат выполнения кода можно посмотреть
здесь.
Кроме инструмента
Sweeps платформа W&B предлагает также инструменты для журналирования экспериментов (
Experiments), конструирования отчётов (
Reports), версионирования моделей и данных (
Artifacts) и интерактивной визуализации данных экспериментов и их анализа (
Tables)
Полезные ссылки: