Optimiser plusieurs métriques - Weights & Biases Documentation

Les Sweeps de W&B optimisent une seule métrique objective. Pour optimiser plusieurs métriques dans un seul run, combinez-les en une somme pondérée et utilisez cette valeur combinée comme objectif du sweep.

with wandb.init() as run:
  # Consigner les métriques individuelles dans le journal
  metric_a = run.summary.get("metric_a", 0.5)
  metric_b = run.summary.get("metric_b", 0.7)
  # ... consigner d'autres métriques selon les besoins
  metric_n = run.summary.get("metric_n", 0.9)

  # Combiner les métriques avec des pondérations
  # Ajustez les pondérations selon vos objectifs d'optimisation
  # Par exemple, pour donner plus d'importance à metric_a et metric_n :
  metric_combined = 0.3 * metric_a + 0.2 * metric_b + ... + 1.5 * metric_n
  run.log({"metric_combined": metric_combined})

Après avoir consigné la métrique combinée, définissez-la comme objectif d’optimisation dans votre configuration de sweep :

metric:
  name: metric_combined
  goal: minimize

Sweeps Métriques

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