G検定｜広い設定範囲から無作為に候補を選び試したい

ANSWER & EXPLANATION

正解：C

設定値を無作為に選んで比較する方法です。探索と学習の条件を再現できるようにします。

選択肢のポイント

• Aベイズ最適化は試行結果を使い次の候補を効率よく選ぶ方法です。この設問で求めるものとは異なります。
• B乱数シードの固定は乱数の初期状態をそろえることです。この設問で求めるものとは異なります。
• C正解です。設定値を無作為に選んで比較する方法です。
• Dバッチサイズの選択は一回の更新に用いる例の数を決めることです。この設問で求めるものとは異なります。

関連キーワード

• ランダム探索
• モデルの選定と調整

参考にした公式情報：日本ディープラーニング協会 G検定の試験範囲（シラバス） / 確認日：2026年9月29日