パラメータ最適化

- グリッドサーチとは機械学習の世界では、モデルの精度を高めるために様々な調整を行います。その調整の一つに、ハイパーパラメータの調整があります。このハイパーパラメータは、モデルの学習方法を決定づける重要な要素ですが、最適な値はあらかじめ決まっているわけではなく、データや課題に合わせて適切に設定する必要があります。そこで活躍するのが、-グリッドサーチ-です。グリッドサーチは、ハイパーパラメータの最適な組み合わせを見つけ出すための手法の一つです。イメージとしては、宝探しを思い浮かべてみてください。広大な土地に、くまなく等間隔に印をつけていくことで、宝が眠る場所を確実に探していきます。具体的には、例えば「学習率」と「バッチサイズ」という二つのハイパーパラメータを調整する場合、まずそれぞれのハイパーパラメータについて、試したい値をいくつか設定します。そして、設定した値の組み合わせを一つずつ試すことで、どの組み合わせが最も高い精度を引き出すのかを探索します。グリッドサーチは、網羅的に探索を行うため、必ず最適な組み合わせを見つけ出すことができるという利点があります。しかし、試行する組み合わせの数が増えると、計算に時間がかかるという欠点もあります。そのため、時間的な制約が厳しい場合には、他の手法も検討する必要があるでしょう。