꿈라CBT다음 <보기>의 상황에 대한 대응으로 가장 적절한 것은?
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하이퍼파라미터가 6개이고 각각 후보값이 5개씩인 모델을 K = 5 교차검증과 함께 그리드 서치로 탐색하려 한다.
계산 결과 필요한 학습 횟수는 \(5^{6} \times 5 = 78,125\)회로, 주어진 기간 안에 도저히 완료할 수 없는 규모였다.
- 1모든 조합을 빠짐없이 시도하는 것만이 신뢰할 수 있는 방법이므로, 계산 자원을 늘려 그대로 수행한다.
- 2K를 1로 줄여 교차검증을 사실상 생략하면 탐색의 신뢰도를 유지하면서 시간을 줄일 수 있다.
- 3무작위 탐색이나 베이지안 최적화로 전환한다. 같은 예산에서 더 좋은 조합을 찾는 경우가 많다.
- 4각 하이퍼파라미터의 후보값을 5개에서 2개로 줄이면 전체 탐색 공간이 절반으로 감소한다.