여러 메트릭 최적화하기 - Weights & Biases Documentation

W&B Sweeps는 단일 목표 메트릭을 최적화합니다. 하나의 run에서 여러 메트릭을 최적화하려면 이를 가중합으로 결합하고, 결합된 값을 스윕 목표로 사용하세요.

with wandb.init() as run:
  # 개별 메트릭 기록
  metric_a = run.summary.get("metric_a", 0.5)
  metric_b = run.summary.get("metric_b", 0.7)
  # ... 필요에 따라 다른 메트릭 기록
  metric_n = run.summary.get("metric_n", 0.9)

  # 가중치를 사용하여 메트릭 결합
  # 최적화 목표에 따라 가중치 조정
  # 예를 들어, metric_a와 metric_n에 더 높은 중요도를 부여하려면:
  metric_combined = 0.3 * metric_a + 0.2 * metric_b + ... + 1.5 * metric_n
  run.log({"metric_combined": metric_combined})

결합한 메트릭을 기록한 후, 스윕 설정에서 이를 최적화 목표로 설정합니다:

metric:
  name: metric_combined
  goal: minimize

Sweeps 메트릭

⌘I