問題 No.1586
パラメータの組み合わせをランダムに試行して最適な設定を探す手法はどれか。
【正解の解説】
ランダムサーチ
グリッドサーチのように全ての組み合わせを試すよりも、効率的に広い探索空間から良い設定を見つけられる場合があります。
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【その他の選択肢の解説】
グリッドサーチ
全ての組み合わせを完全に調査するため確実ですが、パラメータ数が増えると計算時間が膨大になる問題があります。
ベイズ最適化
限られた回数の試行で高い精度のパラメータを見つけるのに適しており、機械学習モデルのチューニングでよく用いられます。
勾配降下法
最適化の対象は損失関数であり、ハイパーパラメータそのものの探索とは異なるアプローチです。