하이퍼파라미터 스윕 소개 – 3단계로 최고 성능 모델을 찾는 모델 배틀 로얄
3단계만으로 정교한 하이퍼파라미터 스윕을 실행하는 방법 알아보기
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Created on September 15|Last edited on September 15
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고차원 하이퍼파라미터 공간을 탐색해 가장 성능이 좋은 모델을 찾는 일은 금세 감당하기 어려워질 수 있습니다. 하이퍼파라미터 스윕은 모델 간 배틀 로얄을 체계적이고 효율적으로 수행해 가장 정확한 모델을 고르는 방법을 제공합니다. 이는 학습률, 배치 크기, 은닉층 수, 옵티마이저 유형 등 하이퍼파라미터 값의 조합을 자동으로 탐색하여 최적의 값을 찾는 방식으로 이루어집니다.
수많은 합성곱 신경망을 학습시키고, 배틀 로얄을 통해 심슨 캐릭터를 가장 높은 정확도로 분류하는 모델을 찾아냅니다. 우리는 다음과 함께 작업했습니다 이 데이터셋 Kaggle에서 가져왔습니다. 또한 Weights & Biases를 사용해 모델의 지표를 기록하고 성능을 점검했으며, 네트워크에 가장 적합한 아키텍처에 대한 발견을 공유했습니다.
시작하기
Sweeps 개요
Weights & Biases로 하이퍼파라미터 스윕을 실행하는 것은 매우 쉽습니다. 단 3단계만 따르면 됩니다:
1. 스윕 정의하기
2. 스윕 초기화하기
한 줄의 코드로 스윕을 초기화하고 스윕 구성 딕셔너리를 전달합니다: "sweep_id = wandb.sweep(sweep_config)"
3. 스윕 에이전트 실행하기
이것 역시 한 줄의 코드로 수행합니다. wandb.agent()를 호출하고 실행할 sweep_id와 함께, 모델 아키텍처를 정의하고 학습하는 함수를 넘겨줍니다: "wandb.agent(sweep_id, function=train)"
스윕 결과 시각화
프로젝트 개요
- 다음을 확인해 보세요 프로젝트 페이지 공유된 프로젝트에서 결과를 확인하려면
- 'option+space'를 눌러 실행 표를 확장하고, 이 스크립트를 시도한 모든 사람의 결과를 비교하세요.
- 실행 이름을 클릭하면 해당 실행의 전용 실행 페이지에서 자세히 살펴볼 수 있습니다.
스윕 결과 시각화
평행 좌표 차트를 사용하여 어떤 하이퍼파라미터 값이 최고 정확도로 이어졌는지 확인하세요.
평행 좌표 차트의 슬라이더를 조정해 최고 정확도를 달성한 실행만 볼 수 있습니다. 이렇게 하면 다음 스윕에서 탐색할 하이퍼파라미터 값의 범위를 더 정교하게 좁힐 수 있습니다.
성능 시각화
예측 시각화
Media 탭을 클릭하면 각 단계에서 생성된 예측을 시각화할 수 있습니다.
코드 검토
개요 탭에는 코드로 연결되는 링크가 자동으로 표시됩니다. 이 예에서는 Google Colab 링크입니다. 만약 git 저장소에서 스크립트를 실행 중이라면, 최신 git 커밋의 SHA를 감지해 사용자의 GitHub 저장소에서 해당 버전의 코드로 연결되는 링크를 제공합니다.
시스템 지표 시각화
실행 페이지의 System 탭에서는 모델의 자원 효율성을 시각화할 수 있습니다. 한곳에서 GPU, 메모리, CPU, 디스크, 네트워크 사용량을 함께 모니터링할 수 있습니다.
다음 단계
보시다시피 스윕을 실행하는 건 정말 간단합니다! 이 노트북을 포크하고, 파라미터를 조정하거나, 여러분의 데이터셋으로 모델을 직접 시도해 보세요!
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