問題 No.169
機械学習モデルの予測精度を最大化するため、学習率や正則化の強さといったハイパーパラメータの最適な組み合わせを見つけたい。人間があらかじめ各パラメータの候補値をいくつか指定し、それらの「すべての組み合わせ（格子状の交点）」を網羅的に1つずつ試して、最も精度の高かった設定を採用する最も古典的かつ確実な探索手法を何というか。
【正解の解説】
グリッドサーチ
人間が指定した値を格子状（グリッド）に並べ、すべての交点を順番にすべて試す、最も基本的で確実な方法です。ただし、パラメータの数が多いと計算時間が非常に長くなります。
スポンサーリンク
【その他の選択肢の解説】
ランダムサーチ
あらかじめ指定した範囲からランダムに数値を選んで試す手法です。重要なパラメータを効率よく見つけやすく、グリッドサーチよりも時間がかかりにくいのが特徴です。
ベイズ最適化
これまでの試行結果をもとに、次をどの値にすべきかをAI自身が推測しながら探索する賢い手法です。効率的に最適値を見つけることができます。
早期終了
学習の過程で精度がそれ以上上がらなくなった時に、計算を途中で切り上げて終了させることで、無駄な計算を防ぎ、過学習も抑制する手法です。