Optimiser plusieurs métriques - Weights & Biases Documentation

Pour optimiser plusieurs métriques dans un seul run, utilisez une somme pondérée de chaque métrique.

with wandb.init() as run:
  # Enregistrer les métriques individuelles
  metric_a = run.summary.get("metric_a", 0.5)
  metric_b = run.summary.get("metric_b", 0.7)
  # ... enregistrer d'autres métriques si nécessaire
  metric_n = run.summary.get("metric_n", 0.9)

  # Combiner les métriques avec des pondérations
  # Ajuster 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})

Consignez la nouvelle métrique combinée dans le journal et définissez-la comme objectif d’optimisation :

metric:
  name: metric_combined
  goal: minimize

Sweeps Métriques

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