Grid Search là gì? Cách tối ưu siêu tham số trong Machine Learning

Grid Search luôn được nhắc đến như một kỹ thuật nền tảng trong quá trình tinh chỉnh siêu tham số để huấn luyện mô hình học máy nhằm đạt hiệu suất tối ưu. Vậy grid search là gì và tại sao đây lại được xem là một trong những phương pháp cơ bản nhưng hiệu quả nhất để tối ưu siêu tham số? Hãy cùng VNPT AI tìm hiểu thông qua bài viêt dưới đây!

Grid search là gì?

Grid search là một thuật toán tối ưu siêu tham số thường được sử dụng trong lĩnh vực học máy (machine learning). Phương pháp này hoạt động bằng cách tìm kiếm có hệ thống tất cả các tổ hợp giá trị siêu tham số đã được định nghĩa trước, nhằm xác định cấu hình tối ưu giúp mô hình đạt hiệu suất cao nhất.

Thay vì lựa chọn ngẫu nhiên hay dựa trên kinh nghiệm, thuật toán grid search huấn luyện mô hình với từng tổ hợp tham số và đánh giá hiệu quả từng phiên bản. Nhờ đó, quá trình vừa thực hiện lựa chọn mô hình vừa tinh chỉnh siêu tham số một cách toàn diện.

Ngoài ra, grid search cũng thường được kết hợp với kỹ thuật cross-validation (xác thực chéo) để đảm bảo rằng các siêu tham số được chọn có khả năng khái quát hóa tốt đối với dữ liệu chưa từng thấy.

>>> Đọc thêm: OpenCV là gì?

Vai trò của Grid Search trong việc tối ưu hóa siêu tham số

Grid Search được ứng dụng như một công cụ tiêu chuẩn giúp tối ưu hóa siêu tham số một cách có hệ thống và toàn diện hơn. Cụ thể:

• Tối ưu hóa triệt để: Grid search giúp tìm ra tổ hợp siêu tham số tối ưu bằng cách thử tất cả các kết hợp trong lưới giá trị đã định trước, đảm bảo không bỏ sót bất kỳ cấu hình tiềm năng nào.
• Tăng độ chính xác mô hình: Nhờ kiểm tra toàn diện các siêu tham số, grid search giúp cải thiện hiệu suất dự đoán và khả năng khái quát của mô hình học máy.
• Hoạt động tự động và dễ sử dụng: Quy trình hoàn toàn tự động, dễ triển khai kể cả với người không có chuyên môn sâu về toán học hay thuật toán.
• Phù hợp với không gian tìm kiếm nhỏ: Đặc biệt hiệu quả khi số lượng siêu tham số ít và phạm vi tìm kiếm hẹp.
• Hỗ trợ song song hóa: Grid search có thể chạy trên nhiều tài nguyên tính toán cùng lúc, giúp rút ngắn thời gian huấn luyện.
• Cơ sở để đánh giá mô hình: Nhờ tính toàn diện, grid search tạo điều kiện để so sánh khách quan các cấu hình mô hình trước khi lựa chọn phương án tối ưu.

Nguyên lý hoạt động của Grid Search

Thuật toán grid search hoạt động theo nguyên lý kiểm thử toàn diện, quá trình hoạt động gồm các bước chính như sau:

Bước 1: Xây dựng không gian siêu tham số:

Thuật toán grid search tạo một lưới gồm tất cả các tổ hợp có thể có giữa các giá trị siêu tham số. Ví dụ, khi tinh chỉnh mô hình SVM, lưới có thể chứa nhiều giá trị khác nhau của tham số điều chuẩn C và hệ số kernel gamma.

Bước 2: Huấn luyện và đánh giá mô hình:

Với mỗi tổ hợp siêu tham số trong lưới, mô hình sẽ được huấn luyện trên tập dữ liệu huấn luyện và đánh giá trên tập kiểm tra. Quy trình này được lặp lại cho toàn bộ các tổ hợp, đảm bảo mọi khả năng đều được kiểm tra.

Bước 3: Đo lường hiệu suất:

Hiệu suất của từng cấu hình được đánh giá dựa trên các chỉ số như: độ chính xác, F1-score hoặc sai số bình phương trung bình, tùy thuộc vào bài toán. Cross-validation (xác thực chéo) cũng thường được áp dụng để tăng độ tin cậy của kết quả.

Bước 4: Lựa chọn siêu tham số tối ưu:

Thuật toán lựa chọn tổ hợp siêu tham số mang lại hiệu suất tốt nhất trên dữ liệu kiểm định và sử dụng tổ hợp này để huấn luyện mô hình cuối cùng.

>>> Tìm hiểu thêm: Mô hình LSTM 

Ưu nhược điểm của Grid Search

Grid search được đánh giá cao về khả năng tinh chỉnh siêu tham số, toàn diện và dễ triển khai. Tuy nhiên, ở phương pháp này cũng còn tồn tại một số hạn chế nhất định, cần cân nhắc khi áp dụng trong thực tế.

Ưu điểm

Grid search mang lại nhiều lợi ích cho quá trình tối ưu mô hình:

• Hiệu quả trong không gian nhỏ: Phù hợp với các bài toán có ít siêu tham số hoặc phạm vi giá trị hẹp, giúp dễ dàng xác định cấu hình tối ưu.
• Tự động hóa cao: Giảm thiểu sự can thiệp thủ công trong quá trình tinh chỉnh, tiết kiệm thời gian cho chuyên gia dữ liệu.
• Linh hoạt và dễ cấu hình: Cho phép thiết lập trước danh sách siêu tham số mong muốn, giúp kiểm soát tốt quá trình thử nghiệm.

Nhược điểm

Tuy nhiên, grid search cũng tồn tại một số nhược điểm cần đặc biệt lưu ý:

• Tốn kém tài nguyên tính toán: Khi số lượng siêu tham số tăng, số tổ hợp cần kiểm thử sẽ tăng theo cấp số nhân, gây tiêu tốn nhiều thời gian và năng lực xử lý.
• Hiệu quả kém với dữ liệu đa chiều: Khi có quá nhiều thuộc tính hoặc biến trong dữ liệu, thuật toán phải kiểm tra nhiều hơn, dẫn đến việc tìm kiếm mất nhiều thời gian hơn và kém hiệu quả hơn.
• Không tối ưu cho mọi trường hợp: Do kiểm tra toàn bộ tổ hợp cố định, thuật toán grid search có thể bỏ qua các vùng tiềm năng nếu không được đưa vào lưới từ đầu.

Ứng dụng của Grid Search

Grid search được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực học máy, đặc biệt là trong quá trình tinh chỉnh siêu tham số (hyperparameter tuning) - một bước quan trọng giúp tối ưu hiệu suất của mô hình học máy.

Trong thực tế, hầu hết các mô hình học máy đều có nhiều siêu tham số cần điều chỉnh (ví dụ: Máy Vectơ Hỗ trợ - Support Vector Machine (SVM), rừng Ngẫu nhiên - Random Forest,...), từ đó ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng học và độ chính xác của mô hình. Grid search đóng vai trò là phương pháp tìm kiếm có hệ thống nhằm xác định tổ hợp siêu tham số tối ưu bằng cách kiểm tra toàn bộ các kết hợp khả thi trong một không gian đã định trước. Nhờ vậy, thuật toán này giúp lựa chọn cấu hình tốt nhất để mô hình đạt kết quả cao nhất trên tập dữ liệu kiểm tra.

So sánh Grid search và Random search

Mặc dù cùng hướng tới mục tiêu tìm ra tổ hợp siêu tham số tối ưu cho mô hình học máy, nhưng hai kỹ thuật Grid search và Random search có sự khác biệt rõ rệt về cách tiếp cận, hiệu quả và khả năng mở rộng.

Dưới đây là bảng so sánh trực quan giữa Grid Search và Random Search, giúp làm rõ các điểm khác nhau giữa hai thuật toán:

Tạm kết

Hiểu rõ grid search là gì chính là bước đầu để làm chủ quá trình tối ưu hóa siêu tham số. Theo đó, công cụ này được đánh giá là lựa chọn đáng tin cậy cho các doanh nghiệp/tổ chức trong quá trình thực thi, phát triển các dự án trí tuệ nhân tạo AI, học máy machine learning nhờ vào khả năng tìm kiếm toàn diện và dễ triển khai. Đặc biệt trong các bài toán yêu cầu độ chính xác cao và khả năng kiểm soát tham số chặt chẽ.