問題 No.380
ハイパーパラメータの最適化において、指定したパラメータの組み合わせを全通り試して最適なものを探すグリッドサーチの手法が、実務上選ばれる最大の理由として最も適切なものはどれか。
【正解の解説】
直感的で実装が容易であり、並列処理によって探索を効率化することが可能であるため
グリッドサーチは設定すべきパラメータの範囲を網の目状（グリッド）に区切って全探索するため、ルールが単純で実装がしやすく、計算機を並列させて探索を効率化できるという利点があります。
スポンサーリンク
【その他の選択肢の解説】
計算コストが最小であり、どのようなパラメータ空間でも大域的最適解を必ず見つけ出せるため
グリッドサーチは全通りを試すため非常に計算コストが高く、時間がかかるのが欠点です。
ベイズ最適化に比べて、少ない試行回数で効率よく最適値に到達できるため
ベイズ最適化の方が、過去の試行結果から効率的に次を探すため、一般的に少ない試行回数で最適値を見つけることが可能です。
学習データの中身を一切変更することなく、パラメータのみを調整できるため
データの内容変更の有無は手法の選択理由とは関係ありません。