③ ディープラーニングの概要 ／ 16. 最適化手法
ランダムサーチとは
ランダムサーチとは、ハイパーパラメータ空間からランダムに値を選んで試行する手法です。高次元空間ではグリッドサーチより効率的とされる点がG検定対策の重要ポイントです。
この用語はG検定シラバスの「16. 最適化手法」に含まれます。 章全体の用語は用語解説③（全52語）にまとまっています。
一言でいうと
候補をランダムに選んで試す方法。項目が多いときはこちらが有利です。
なぜ高次元で有利なのか
調整したい項目のうち、実際に結果を大きく左右するのは一部だけであることが多いのが実情です。
グリッドサーチは格子状に試すため、重要な項目についても決まった数種類の値しか試せません。効かない項目に多くの試行を費やしてしまいます。
ランダムサーチなら、同じ試行回数でも重要な項目についてより多様な値を試せます。これが高次元で有利になる理由です。
使い分け
- 調整項目が少ない → グリッドサーチでも十分
- 調整項目が多い・1回の学習が重い → ランダムサーチ
近年はより効率的なベイズ最適化なども使われますが、G検定ではまずこの2つの対比を押さえてください。
さらに効率的な方法
近年はベイズ最適化も使われます。これまでの試行結果から「次に試すと良さそうな値」を推定して選ぶ方法です。
ランダムサーチが過去の結果を使わないのに対し、ベイズ最適化は結果を活かして賢く探索します。ただし実装は複雑になります。
混同しやすい用語との違い
| 用語 | ポイント |
|---|---|
| ランダムサーチ | ランダムに選んで試す。高次元で効率的 |
| グリッドサーチ | 全組み合わせを試す。網羅的だが高コスト |
🎯 G検定での押さえどころ
- ランダムに値を選んで試行する
- 高次元ではグリッドサーチより効率的
- 重要な項目により多様な値を試せるのが理由
⚠️ よくある誤りの選択肢
- 「ランダムサーチは必ずグリッドサーチより悪い結果になる」→ 誤り。高次元では効率的です
- 「ランダムサーチは候補を格子状に並べて試す」→ 誤り。それはグリッドサーチです
📘 もっと深く学ぶ
- 数式レベルまで踏み込んだ解説 → 医療AIナビ「ハイパーパラメータの選択」（E資格向け）
関連する用語
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