複数のメトリクスを最適化する

W&B Sweeps が最適化できる目的メトリクスは 1 つだけです。単一の run で複数のメトリクスを最適化するには、それらを重み付き和にまとめ、その合成値を sweep の目的関数として使用してください。

with wandb.init() as run:
  # 個々のメトリクスをログする
  metric_a = run.summary.get("metric_a", 0.5)
  metric_b = run.summary.get("metric_b", 0.7)
  # ... 必要に応じて他のメトリクスもログする
  metric_n = run.summary.get("metric_n", 0.9)

  # メトリクスを重み付けして組み合わせる
  # 最適化の目標に合わせて重みを調整する
  # 例: metric_a と metric_n をより重視する場合
  metric_combined = 0.3 * metric_a + 0.2 * metric_b + ... + 1.5 * metric_n
  run.log({"metric_combined": metric_combined})

組み合わせたメトリクスをログしたら、sweep 設定でそのメトリクスを最適化の目的として指定します。

metric:
  name: metric_combined
  goal: minimize

Sweeps メトリクス