Hyperparameter Optimization
Sweeps
하이퍼파라미터 탐색을 자동화해 최적 모델을 더 빠르게 찾는 튜닝 엔진입니다.
탐색 공간과 목표 지표만 정의하면, 그리드·랜덤·베이지안 탐색으로 수많은 조합을 자동 실행하고 결과를 시각화합니다. 여러 머신·에이전트로 병렬 분산 실행해 최적 하이퍼파라미터를 효율적으로 찾습니다.
Sweeps란
하이퍼파라미터(학습률·배치 크기·정규화 등)는 모델 성능을 크게 좌우하지만 수동 탐색은 느리고 비체계적입니다. W&B Sweeps는 탐색 전략과 목표만 선언하면 조합을 자동 생성·실행·비교해, 최적 설정을 체계적으로 찾아줍니다.
핵심 기능
탐색 전략
Grid · Random · Bayesian 최적화 지원
분산 병렬 실행
여러 머신·에이전트에서 동시 탐색
조기 종료
Hyperband 등으로 가망 없는 실행 조기 중단해 비용 절감
중요도 분석
파라미터 중요도·상관 시각화로 인사이트 제공
무엇에 쓰나
모델 성능 극대화
체계적 탐색으로 최적 하이퍼파라미터 도출
탐색 비용 절감
조기 종료·분산으로 GPU 시간을 아낌
튜닝 자동화
반복적 수동 튜닝을 파이프라인화