Azure MLプラットフォーム誤り発見
Azure Machine Learningのハイパーパラメーターチューニングに関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか。
A.ハイパードライブ（Hyperdrive）はグリッドサーチ、ランダムサーチ、ベイズ最適化など複数のサンプリング戦略をサポートする。
✓ この記述は正しい。複数のサンプリング戦略により、効率的なパラメータ探索が実現できる。
B.早期終了ポリシーを設定することで、パフォーマンスが低い実験を途中で中断し、計算コストを削減できる。
✓ この記述は正しい。早期終了ポリシー（Bandit、Median停止等）は計算効率を大幅に改善する。
C.ハイパーパラメーター最適化はデータセットサイズに関係なく、必ず全パラメータの組み合わせをテストしなければならない。← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りで、正しくは「ハイパーパラメーター最適化はスマートサンプリング戦略により全組み合わせテストなしに最適値を効率的に探索できる」です。
D.ハイパードライブはスイープ設定で離散値、連続値、チョイスパラメータなど複数の種類のパラメータを指定できる。
✓ この記述は正しい。スイープ設定により多様なパラメータ型の最適化が可能である。
この問題のポイント
この記述が誤りで、正しくは「ハイパーパラメーター最適化はスマートサンプリング戦略により全組み合わせテストなしに最適値を効率的に探索できる」です。
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