グラフを見ていて気付いたのですが、どうやら過学習を起こしているようです。以下は前回の結果を一部拡大したグラフです。この学習は10万局面分のデータ毎に行っていて、横軸の数字5、6、７・・・と書かれているところが学習データの切り替えタイミングにな…

前回の続きです。前回、100万局面分の教師データを使って持ち駒分離と持ち駒分離ResNet1の誤差の減り具合を比較しました。ですが、あまり違いが判らなかったため、もう100万局面分の教師データを使って、合計で200万局面分の教師データで学習を行いました。 …

持ち駒分離モデルにResNetの層を追加します。これまでの結果でCNNだけでも通常のニューラルネットワークに比べて学習の効果が高まることを確認しました。ですが2015年にMicrosoft Researchにより提案されたResNet（Residual Network、残差ネットワーク）の考…

全結合でも王手局面を除外した教師データで学習してみました。 全結合では王手局面を除外した教師データで学習をしても勝率に大きな差は出ませんでした。持ち駒分離の方が王手の効果をより強く学習し、全結合は王手局面の効果をそれほど強くは学習しなかった…