权重与偏差

Weights & Biases (W&B) 是一个领先的机器学习运营 (MLOps) 平台，旨在帮助开发人员和团队更快地构建更好的模型。它提供了一套用于实验跟踪、数据集版本管理和模型管理的工具，简化了从训练到生产的整个机器学习生命周期。通过集中关键信息，W&B 可以加强协作、提高可重复性并深入了解模型性能。对于涉及超参数调整和性能优化等迭代开发的项目来说，它是必不可少的工具。您可以在官方文档中了解如何将 W&B 与 Ultralytics 项目集成。

权重和偏差的核心功能

W&B 平台提供了几个关键功能，可应对人工智能开发中的常见挑战：

• 实验跟踪：自动记录超参数、精确度和召回率等性能指标以及GPU利用率等系统指标。这样，开发人员就能轻松比较不同的训练运行，并了解代码或数据更改的影响。如需了解更多信息，您可以浏览有关ML 实验跟踪的指南。
• 用于版本控制的人工制品：W&B Artifacts 为数据集和模型权重提供强大的版本控制。这可以通过捕获所用的准确代码、数据和配置，确保每个结果都是可重现的，这对于研究和商业模型部署都至关重要。您可以在W&B Artifacts 官方文档中阅读更多相关信息。
• 交互式可视化：该平台包含功能强大的交互式仪表盘，用于可视化结果。用户可以创建自定义图表、分析特征图，并通过实时检查边界框或图像掩码等输出来调试模型行为。
• 协作和报告：W&B 允许用户共享项目、比较结果和创建详细报告，从而促进团队合作。这些W&B 报告可以将可视化、文本和代码结合起来，以记录研究结果并在整个组织内分享见解。

平台 "W&B "与 "概念 "权重和偏差

必须区分 "权重与偏差 "平台与神经网络 (NN) 中 "权重 "和 "偏差 "的基本概念。

• 权重和偏差（概念）：这是模型的核心可学习参数。模型权重决定神经元之间的连接强度，而偏置则是移动激活函数输出的附加参数。在训练过程中，这些值会通过反向传播等过程进行调整，以最小化损失函数。
• 权重和偏差（平台）：这是一款MLOps 工具，可帮助您管理为模型的权重和偏差寻找最佳值的过程。它不会取代PyTorch或TensorFlow等框架，而是与它们集成，以跟踪和可视化训练过程。

从本质上讲，W&B 平台为监控和组织产生模型最佳权重和偏差的实验提供了基础设施。

权重与偏差在现实世界中的应用

W&B 广泛应用于各行各业，以改进机器学习开发流程。

1. 开发计算机视觉模型：一个团队在训练用于自动驾驶汽车物体检测的 Ultralytics YOLOv8模型时，可以使用 W&B 记录采用不同数据增强策略或骨干架构的训练运行。他们可以在Argoverse 等数据集上可视化对性能指标的影响，在 W&B 面板中比较结果，并使用 Artifacts 版本性能最佳的模型权重，以便日后部署。请在我们的博客 "利用权重和偏差为 Ultralytics 增效"中阅读更多有关集成优势的信息。
2. 医学图像分析：例如，使用在脑肿瘤数据集上训练的模型进行医学图像分析以检测疾病的研究人员可以利用 W&B。他们可以跟踪涉及微调预训练模型的实验，可视化分割掩码或分类准确性，并通过共享详细报告进行协作。这确保了透明度和可重复性，这在敏感应用中至关重要，也符合可解释人工智能（XAI）的目标。