ランダムサーチで行いたい

2024年6月8日

ランダムサーチを使ってハイパーパラメータの最適化を行う場合、次の手順に従うことが一般的です。

1. 探索するハイパーパラメータの空間を定義する: ランダムサーチを行う前に、探索するハイパーパラメータの範囲を定義します。例えば、学習率やドロップアウト率などのパラメータの範囲を指定します。

2. ランダムにハイパーパラメータの組み合わせをサンプリングする: 定義したハイパーパラメータの範囲からランダムに組み合わせをサンプリングし、モデルを構築します。

3. サンプリングしたハイパーパラメータでモデルを評価する: サンプリングしたハイパーパラメータでモデルを構築し、訓練データを使用してモデルを訓練します。その後、検証データまたは交差検証を使用してモデルを評価し、性能を評価します。

4. 最適なハイパーパラメータを記録する: 各サンプリングの結果を記録し、最適な性能を持つハイパーパラメータの組み合わせを記録します。

5. 指定した試行回数分だけ繰り返す: 上記の手順を指定した試行回数分だけ繰り返し、最適なハイパーパラメータの組み合わせを見つけます。

PythonのScikit-learnライブラリなどには、ランダムサーチを実装した便利な関数が用意されています。例えば、RandomizedSearchCVクラスを使用することで、ランダムサーチを簡単に実行することができます。また、TensorFlowのKerasチューニングライブラリ（keras_tuner）を使ってもハイパーパラメータの調整を行うことができます。