前回、Ryfamateと同様の9x1と1x9カーネルを並列にしたブロックが、精度と推論速度の両方でメリットがあることを実験で確認した。【dlshogi】ラージカーネルの効果 - TadaoYamaokaの開発日記 【dlshogi】ラージカーネルの効果 その２（推論速度） - TadaoYama…

前回、dlshogiにおけるラージカーネルの精度と訓練速度を測定した。推論については、測定していなかったので、追加で測定した。dlshogiで、Ryfamate Cross Network (RyfcNet)の実験をしていただいたようです。C-Layerは、paddingを行わず、通常のConvolution…

dlshogiは昨年はほぼ定跡の自動生成しか行っておらず、モデルの改善は後回しにしていた。 定跡の自動生成については、手法がほぼ確立できたので、最近はモデルの改善を行っている。学習データの質と量を増やして、モデルサイズを大きくすれば強くなっていく…