hyperparameter-triage

ハイパーパラメータのトリアージ

実際に原因として考えられる少数のパラメーターを調整します。

受付

以下を確認します。

• 目標メトリクスと失敗モード；
• 現在の設定と計算予算；
• 学習曲線と検証時の挙動；
• 実績のあるベースライン設定；
• すでに試したパラメーター。

ワークフロー

1. 目的と失敗モードを明確にします。
2. 影響の大きい候補ハイパーパラメーターを列挙します。
3. パラメーターを作用機序ごとに分類します：最適化、正則化、モデル容量、データ／サンプリング、スケジュール。
4. 期待される効果と相互作用のリスクに基づいて優先順位を付けます。
5. 最小限の探索計画を提案します。
6. 探索を続行または中止する条件を定めます。

ルール

• やみくもなグリッドサーチより、知見に基づく局所探索を優先します。
• 固定した条件を記録します。
• 意図的に相互作用を検証する場合を除き、一度に変更する作用機序は1つにします。
• 曲線からデータまたは実装の不具合が疑われる場合は、調整に進む前に data-pipeline-auditor または training-run-forensics に引き継ぎます。

出力

以下を返します。

• 失敗の診断；
• 優先順位と根拠を示したハイパーパラメーター；
• 最小限の探索表；
• 固定した条件；
• 続行／中止の基準。