Optimierung von Hyperparametern
Der Prozess der Suche nach den optimalen Hyperparameterwerten (z.B. durch Grid-Suche oder Bayes'sche Optimierung), um die Modellleistung zu maximieren.
Eine systematische Erkundung – ob grid, random oder Bayesian Search – über Hyperparameter-Räume, um Konfigurationen zu finden, die das beste Gleichgewicht zwischen Genauigkeit, Generalisierung und Ressourcennutzung bieten. Zu den Best Practices der Governance gehört es, Suchbereiche zu definieren, Rechenbudgets zu begrenzen, alle Experimente in MLflow oder ähnlichen Tools zu verfolgen und Konfigurationen nach deren Validierung einzufrieren, um „Drift“ in der Produktion zu vermeiden.
Ein NLP-Team verwendet Bayessche Optimierung, um die Lernrate, die Batch-Größe und die Ausfallrate eines Transformers über 50 Versuche anzupassen. Sie protokollieren die Metrik und die Hyperparameter jedes Versuchs in einem Experimente-Tracking-Dashboard und wählen dann die Konfiguration aus, die den höchsten F1-Wert auf einem zurückgehaltenen Test-Datensatz erreicht, um reproduzierbare und optimierte Leistung sicherzustellen.
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