하이퍼 파라미터는 너무나도 많습니다. 옵티마이저 기법, 손실 함수, 활성화 함수, 은닉층 개수, 노드 개수 등등 너무나도 많습니다. 심지어 하나의 파라미터에도 들어갈 수 있는 옵션들이 많습니다. 이때 하나하나 일일이 타이핑하면서 찾아야할까요?? 이번에는 간단하게 하이퍼 파라미터를 찾는 Grid Search와 Randomized Search에 대해 알아봅시다. Grid Search는 리스트 안에 딕셔너리 형태로 적용할 수 있습니다. [ { 하이퍼 파라미터_1 : [ 옵션들 ] }, { 하이퍼 파라미터_2 : [ 옵션들 ] } ] 이런 식으로 말이죠 이를 sklearn에서 제공하는 GridSearch에 넣으면 옵션들을 하나하나 다 적용하면서 최적값을 찾아줍니다. 장점은 알아서 더 좋은 파라미터를 찾아주지만,..