Преимущества решётчатого подхода для настройки гиперпараметров заключаются в том, что он гарантирует полный перебор всех заданных комбинаций гиперпараметров, что может помочь найти наилучшие значения. 1 Для каждой комбинации гиперпараметров производится обучение модели и оценка её производительности на валидационных данных. 1

Недостатки решётчатого подхода в том, что он может быть очень ресурсозатратным, особенно при большом числе гиперпараметров и значений. 1

Также этот метод легко параллелизуем, поскольку обычно гиперпараметрические величины, с которыми алгоритм работает, не зависят друг от друга. 34

Ещё один недостаток — необходимость вручную установить границу и дискретизацию, если пространство параметров алгоритма машинного обучения для некоторых параметров включает пространства с вещественными или неограниченными значениями. 34