G検定（JDLA） 練習問題 42：機械学習：ハイパーパラメータ探索
機械学習モデルのハイパーパラメータ探索手法である「グリッドサーチ」と「ランダムサーチ」の違いについて、正しいものはどれか。
- グリッドサーチは設定した全組み合わせを試す手法であり、ランダムサーチは指定した範囲から無作為に選んで試す手法である。
- グリッドサーチは勾配情報を用いて最適解を探す手法であり、ランダムサーチは進化計算を用いて最適な値を自動的に探す手法である。
- グリッドサーチは過去の探索結果に基づき次を試す手法であり、ランダムサーチは全てのパラメータを同時に最適化する手法である。
- グリッドサーチは実行するたびに異なる結果を返す手法であり、ランダムサーチは常に同じ結果を保証する再現性の高い手法である。
- グリッドサーチはモデルの重みを直接最適化する手法であり、ランダムサーチはモデルの構造自体を動的に変化させて探す手法である。
Qraftユーザーの成績：難易度 Bランク（レーティング1201）・正答率 61%（17/28回正解）
レーティングは解いた人の実力と正誤から算出する難しさ（初期値1200）。ランクはその全問題中の順位（S+が最難関、F-が最易）
正解と解説を見る
グリッドサーチは事前に指定したハイパーパラメータの組み合わせをすべて網羅的に試す手法であり、ランダムサーチは指定した範囲からランダムにサンプリングして試す手法です。
【正解の理由】
グリッドサーチが「全組み合わせを試す（しらみつぶし）」手法であり、ランダムサーチが「無作為に選ぶ」手法であるというそれぞれの基本的な特徴を正しく説明しているため正解です。
【不正解の理由】
• 「グリッドサーチは勾配情報を用いて最適解を探す手法であり、ランダムサーチは進化計算を用いて最適な値を自動的に探す手法である」という説明は、両者の探索アルゴリズムの仕組みとして誤り
• 「グリッドサーチは過去の探索結果に基づき次を試す手法であり、ランダムサーチは全てのパラメータを同時に最適化する手法である」という説明は、過去の結果を活かすベイズ最適化などの特徴を混同しており誤り
• 「グリッドサーチは実行するたびに異なる結果を返す手法であり、ランダムサーチは常に同じ結果を保証する再現性の高い手法である」という説明は、ランダムサーチの性質（実行ごとに結果が変わる可能性がある）と逆の主張をしており誤り
• 「グリッドサーチはモデルの重みを直接最適化する手法であり、ランダムサーチはモデルの構造自体を動的に変化させて探す手法である」という説明は、ハイパーパラメータ探索ではなく、モデルの重み学習や構造探索（NAS）の説明になっており誤り