ハイパーパラメータの探し方
ハイパーパラメータの候補を総当たりで試すのではなく、これまでに試した結果をもとに、よい結果が出そうな値を確率的なモデルで予測しながら探す方法として、最も適切なものを1つ選べ。
- A
ベイズ最適化
- B
グリッドサーチ
- C
ランダムサーチ
- D
早期終了
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正解:A
ベイズ最適化は、これまでの結果からよさそうな値を予測しながらハイパーパラメータを探す。
- A
正しい。試す回数を少なくできるため、学習に時間がかかるモデルの調整に向く。
- B
誤り。決めた候補の組合せを総当たりで試す方法。
- C
誤り。候補の範囲からランダムに選んで試す方法。
- D
誤り。検証誤差が悪化したら学習を止める方法。
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