반응형 하이퍼파라미터튜닝1 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: 구현.. 2024. 11. 1. 이전 1 다음 반응형