ハイパーパラメータチューニング
モデルのパフォーマンスを最大化するために、グリッド検索やベイズ最適化などを通じて最適なハイパーパラメータ値を検索するプロセス。
ハイパーパラメータ空間で、グリッド、ランダム、またはベイズ探索を用いて、精度、一般化、およびリソース使用の最良のバランスを提供する構成を見つけるための体系的な探索。ガバナンスのベストプラクティスには、検索範囲の定義、計算予算の制限、MLflowまたは類似のツールでのすべての実験の追跡、そして本番での「ドリフト」を避けるために検証された構成の固定が含まれます。
NLPチームは、ベイズ最適化を使用して、トランスフォーマーの学習率、バッチサイズ、ドロップアウト率を50回の試行にわたって調整します。彼らは実験追跡ダッシュボードに各試行のメトリクスとハイパーパラメータを記録し、再現可能で最適化されたパフォーマンスを保証しながら、保持されたテストセットで最高のF1を達成する構成を選びます。
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