ランダムサーチは、ハイパーパラメータの最適な組み合わせを見つけるための手法の1つです。この方法では、指定された範囲内でハイパーパラメータの値をランダムに選択し、モデルの性能を評価します。
ランダムサーチは、従来のグリッドサーチに比べて、計算コストが低く、高速に結果を得ることができます。また、ランダムサーチは全ての組み合わせを試すわけではないため、予期しないハイパーパラメータの組み合わせで良好な性能を発見することもあります。
ランダムサーチは、特定のハイパーパラメータの範囲を指定し、その範囲内でランダムに値を選択します。例えば、学習率の範囲を0.001から0.1とする場合、この範囲内でランダムに学習率の値を選び、モデルの性能を評価します。
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