ランダムサーチ・グリッドサーチは局所解に陥る可能性は？

2024年6月8日

ランダムサーチとグリッドサーチは、ハイパーパラメータの探索空間内でランダムまたは網羅的にサンプリングする手法です。そのため、これらの手法は局所解に陥る可能性が低いと言えます。

局所解に陥る可能性が低い理由は次の通りです：

1. サンプリングの無作為性（ランダムサーチ）: ランダムサーチでは、ハイパーパラメータの探索空間内から無作為にサンプリングされた値を評価します。この無作為性により、探索が局所的な領域に偏る可能性が低くなります。

2. 網羅的な探索（グリッドサーチ）: グリッドサーチでは、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。このため、局所解を見逃す可能性が低くなります。ただし、グリッドサーチでは探索空間が大きい場合に計算コストが高くなる可能性があるため、探索空間が広範囲にわたる場合は効率的ではないかもしれません。

しかし、これらの手法も完全に局所解に陥ることがないわけではありません。特に、非線形な目的関数や複雑な探索空間の場合、局所解に陥るリスクが存在します。そのため、ハイパーパラメータチューニングの際には、適切な探索手法を選択するだけでなく、探索空間の適切な定義や探索戦略の調整が重要です。また、これらの手法を複数回実行し、結果を比較することで、より信頼性の高い結果を得ることができます。