Tìm kiếm lưới

Tìm kiếm lưới (còn được gọi là tìm kiếm siêu tham số hoặc điều chỉnh tham số) là một kỹ thuật điều chỉnh thuật toán được sử dụng để xác định sự kết hợp tối ưu của siêu tham số sẽ được sử dụng trong mô hình Machine Learning. Đây là một loại tìm kiếm toàn diện, trong đó tất cả các kết hợp siêu tham số có thể được đánh giá và so sánh để chọn ra mô hình hoạt động tốt nhất.

Mục tiêu của tìm kiếm lưới là tối ưu hóa siêu tham số và tối đa hóa độ chính xác của mô hình. Nó hoạt động bằng cách tạo một lưới gồm nhiều giá trị siêu tham số và sau đó lần lượt đi qua lưới một cách có hệ thống để xác định sự kết hợp tối ưu của các siêu tham số. Ở mỗi bước, thuật toán đánh giá một điểm duy nhất của lưới siêu tham số để tìm ra sự kết hợp tốt nhất của các siêu tham số nhằm cải thiện hiệu suất của mô hình một cách tốt nhất.

Tìm kiếm lưới là một kiểu tìm kiếm mạnh mẽ, có nghĩa là tất cả các kết hợp siêu tham số có thể có đều được kiểm tra, thay vì cố gắng đánh giá chúng theo cách chính xác hơn. Đây là phương pháp tối ưu hóa siêu tham số đơn giản nhất vì nó không đòi hỏi nhiều thời gian tính toán. Tuy nhiên, việc này có thể tốn thời gian và chủ yếu phù hợp nếu số lượng giá trị siêu tham số không quá lớn.

Tìm kiếm lưới là một phương pháp điều chỉnh siêu tham số phổ biến, đặc biệt đối với Máy vectơ hỗ trợ và các bộ phân loại khác. Nó được sử dụng phổ biến nhất trên các mô hình học máy đơn giản như Máy vectơ hỗ trợ và mô hình Rừng ngẫu nhiên để tinh chỉnh các mô hình này nhằm cải thiện độ chính xác và hiệu suất.

Tìm kiếm lưới có thể được triển khai trong các thư viện Machine Learning phổ biến như Scikit-Learn và TensorFlow cho Python, Caret cho R và mlr cho R/Python/Julia.