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파라미터 수정 방법 3가지
Dreamer
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2023년 5월 14일
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Machine Learning
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1. Grid Search
매개변수 그리드에서 가능한 모든 조합을 시도하여 최적의 매개변수를 찾아냄.
직관적이고 이해하기 쉽지만, 가능한 모든 매개변수 조합을 탐색하므로 계산 비용이 매우 높을 수 있다.
모든 조합을 탐색하기 때문에 정확한 최적의 매개변수를 찾아낼 수 있다.
2. Randomized Search
임의의 하이퍼파라미터 조합을 시도함.
Grid Search 방법에 비해 계산 비용을 줄일 수 있음.
하지만 매개변수 공간의 일부를 평가하지 않을 수 있기 때문에, 최적의 매개변수를 찾을 가능성이 높지 않다.
3. Bayesian Optimization
함수 값(모델 성능)이 일정한 범위 내에서 부드럽고 연속적으로 변화하는 경우에 사용하는 방법
함수의 범위를 베이지안 통계 모델로 모델링하여 최적의 하이퍼파라미터 조합을 찾아낸다.
계산 비용이 높지만 Randomized Search보다 더 효율적으로 최적의 하이퍼파라미터를 찾을 수 있다.
함수 값이 부드럽고 연속적으로 변화하는 경우에 더 효율적으로 최적의 매개변수를 찾을 수 있다.
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