Ch 10. 딥러닝 학습을 쉽게 하는 방법

Part.2 Hyper-Parameter 별 결과물 관리

• 수많은 튜닝 결과는 어떻게 관리할 것인가?
  • 각 hyper-parameter별 성능 (accuracy, loss 등), 실험 마다 나오는 모델 (weight) 파일
• 가장 간단한 방법 : 모델 파일 이름에 저장
  • model.n_layer-10. n_epochs-100. act-leaky_relu. loss-xxx. accuracy-xx.pth
  • 하지만 결국 Table로 정리가 필요하다. (엑셀)
• 실험 관리를 도와주는 프레임워크
  • MLFLOW: https://mlflow.org/
  • WanDB: https://www.wandb.com/ (부분 유료)