그리드 서치와 랜덤 서치 (Grid Search & Random Search)

 

---

그리드 서치(Grid Search)와 랜덤 서치(Random Search)는 기계 학습에서 하이퍼파라미터 튜닝을 위해 널리 사용되는 두 가지 기법입니다. 각각의 방법은 모델의 성능을 최적화하기 위해 최적의 하이퍼파라미터 세트를 찾는데 사용됩니다.

그리드 서치 (Grid Search)

그리드 서치는 사전에 지정된 하이퍼파라미터의 모든 조합을 체계적으로 탐색하여 최적의 조합을 찾는 방법입니다. 사용자는 탐색할 하이퍼파라미터와 그 값을 정의하고, 그리드 서치는 이 값들의 모든 가능한 조합에 대해 모델을 훈련시키고 평가합니다.

특징:

• 철저함: 가능한 모든 조합을 탐색하기 때문에, 최적의 조합을 놓치지 않습니다.
• 시간 소모적: 조합의 수가 많을 경우, 매우 많은 시간과 계산 자원을 필요로 합니다.
• 간단하고 예측 가능: 구현이 간단하고 결과가 예측 가능합니다.

 

랜덤 서치 (Random Search)

랜덤 서치는 하이퍼파라미터의 값을 무작위로 선택하여 모델을 평가하는 방식으로, 가능한 값의 범위 내에서 랜덤하게 하이퍼파라미터를 선택합니다. 그리드 서치와 달리 모든 조합을 시도하는 것이 아니라, 지정된 시도 횟수 동안 무작위 조합으로 모델을 평가합니다.

특징:

• 효율성: 그리드 서치에 비해 더 적은 수의 실험으로 좋은 결과를 얻을 수 있을 가능성이 있습니다.
• 범위 선택의 유연성: 연속적인 값의 범위에서 하이퍼파라미터를 선택할 수 있어, 더 다양한 조합을 시도할 수 있습니다.
• 탐색적: 최적의 조합을 찾을 가능성이 있지만, 그리드 서치만큼의 체계적인 보장은 없습니다.