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機械学習ワークフローのためのビジュアルデバッグツール

この記事では、トレーニング中に可視化すべきもの（勾配、損失、埋め込み）、それらの可視化を提供するツール（TensorBoardとその主要な代替品）、およびフックとブレークポイントを使用してモデル計算を直接キャプチャする方法について説明します。

ソースKDnuggets著者: Nate Rosidi
機械学習ワークフローのためのビジュアルデバッグツール
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  • 損失曲線と勾配の大きさを可視化することで、過適合や勾配消失を検出できます。
  • TensorBoard、Weights & Biases、Sacred、Guild.aiは人気のデバッグツールです。
  • PyTorchフックを使用すると、順伝播/逆伝播をインターセプトしてNaN検出や勾配検査ができます。
  • デバッガのブレークポイントにより、トレーニング初期のテンソルを対話的に検査できます。

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