Drei Hyperparameter‑Optimierungsmethoden, die Grid Search übertreffen

Hyperparameter sind entscheidend für die Leistung von Machine‑Learning‑Modellen, doch die klassische Grid‑Search‑Methode kann bei großen Suchräumen extrem zeitaufwendig sein. Moderne Techniken haben das Problem gelöst, indem sie gezielter und effizienter nach den besten Einstellungen suchen.

Random Search ist eine einfache, aber wirkungsvolle Alternative: anstatt jede Kombination systematisch zu prüfen, werden zufällig ausgewählte Punkte im Parameterraum untersucht. Durch die gleichmäßige Verteilung der Stichproben entdeckt Random Search häufig gute Konfigurationen, ohne die gesamte Matrix abdecken zu müssen.

Bayesian Optimization geht noch einen Schritt weiter. Sie baut ein probabilistisches Modell auf Basis der bisherigen Ergebnisse auf und wählt gezielt neue Punkte aus, die mit hoher Wahrscheinlichkeit die Leistung verbessern. Durch die Nutzung von Vorwissen und adaptiven Auswahlstrategien konvergiert diese Methode oft deutlich schneller als Grid‑Search.

Hyperband und Population‑Based Training kombinieren Random Search mit adaptiver Ressourcenallokation. Sie starten mit vielen Kandidaten, testen sie kurzzeitig und eliminieren frühzeitig schlechte Modelle. So werden Rechenressourcen gezielt auf vielversprechende Konfigurationen konzentriert, was die Suche erheblich beschleunigt.