모델의 성능을 개선하기 위해 다양한 하이퍼 파라미터를 조정하고, 여러 번의 실험을 반복하며 모델의 동작을 이해하는 것은 필수적이다. 이를 위해 Weights & Biases(WandB)라는 도구를 사용하면 효과적으로 모델 실험을 관리하고 하이퍼 파라미터 튜닝을 할 수 있다. 이번 글에서 WandB에 대한 간략한 소개와, PyTorch 프레임워크에서 WandB Sweep을 사용하는 방법에 대해 알아보자. WandB(Weights & Biases)란? WandB(Weights & Biases)는 머신러닝 실험 관리를 위한 오픈소스 도구로, 실험의 결과와 메트릭을 추적하고 시각화하는 기능을 제공한다. 또한, 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 Sweep 기능을 제공하여 자동화된 하이퍼파라미터 검색을 수행할 수 있다. ..
