ランダムサーチやグリッドサーチはどうだろうか？

2024年6月8日

ランダムサーチとグリッドサーチは、最適なハイパーパラメータを見つけるためのハイパーパラメータチューニング手法です。これらの手法は、機械学習モデルの性能を最適化するために使用されますが、アプローチや特性にはいくつかの違いがあります。

1. ランダムサーチ:

   • ランダムサーチは、ハイパーパラメータの探索空間内からランダムにサンプリングしてハイパーパラメータの組み合わせを評価する手法です。各サンプルは独立して選択され、過去のサンプルからの情報を考慮しません。
   • ランダムサーチは、探索空間全体を効率的に探索するための単純で効果的な手法です。また、探索空間の次元が高い場合や、ハイパーパラメータの相互作用が複雑な場合に有効です。

2. グリッドサーチ:

   • グリッドサーチは、事前に定義された値のグリッド（格子状のサンプルポイント）からハイパーパラメータの組み合わせを選択して評価する手法です。探索空間内のすべての組み合わせを網羅的に評価します。
   • グリッドサーチは、探索空間内のすべての組み合わせを評価するため、探索空間が比較的小さい場合や、ハイパーパラメータの相互作用が少ない場合に有効です。また、最適なハイパーパラメータの組み合わせを見つける確率が高いですが、探索空間が大きい場合は計算コストが高くなる可能性があります。

これらの手法は、ハイパーパラメータチューニングの初期段階で使用されることが一般的です。ランダムサーチは探索空間を無作為にサンプリングするため、グリッドサーチよりも探索空間全体を効率的に探索することができますが、最適なハイパーパラメータの組み合わせを見つける確率は低い傾向があります。一方、グリッドサーチは探索空間内のすべての組み合わせを網羅的に評価するため、最適なハイパーパラメータの組み合わせを見つける確率は高いですが、計算コストが高くなる可能性があります。