前回に続き、学習の改善を試します。 今回は、最適化手法を変えて収束性、精度を測定します。最適化手法は、はじめAdamではうまく学習できなかったためAdaGradとしていました。 Batch Normalizationを入れたことで、Adamを含めた他の手法でも学習できるよう…

世界コンピュータ将棋選手権で優勝したelmoのアピール文書を読んでいますが、結構難しいです。 勝率が二項分布に従う場合、評価値はロジスティック分布に従う(※1)だろう、 ということでロジスティック回帰を適用しています(※2)。 この部分は、ある局面の勝敗…

前回は、手番を入力特徴に加えても効果がないことを確認した。今回は、ニューラルネットワークの畳み込み層の後にBatch Normalizationを追加して精度への影響を確認する。Batch Normalizationを適用することで以下のメリットがある。 学習を速く進行させるこ…