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重みの更新を10000棋譜から34285棋譜に変更しました。 これはAlphaZeroが2400万棋譜、70万回学習、mini-batch=4096、1000回学習ごとに重み更新、なので 3.4285万棋譜(=2400/(700000/1000))に合わせたためです。
今までは1万棋譜ごとで直近の50万棋譜からサンプリング、なので50世代、 3.4285万棋譜だと15世代が含まれます。
mini-batch=128 だと32000回学習((4096/128)*1000)ごとに重み更新、なので 3.4285万棋譜で32000回学習になるように 1棋譜あたり1.07142回学習されるように 棋譜追加時の学習回数も調整しています。 今までは1棋譜あたり1回の学習でした。 1回で128局面を学習するので現在の平均手数85手だと1局面あたり1.41回ほど学習することになります。
重みの更新を10000棋譜から34285棋譜に変更しました。 これはAlphaZeroが2400万棋譜、70万回学習、mini-batch=4096、1000回学習ごとに重み更新、なので 3.4285万棋譜(=2400/(700000/1000))に合わせたためです。
今までは1万棋譜ごとで直近の50万棋譜からサンプリング、なので50世代、 3.4285万棋譜だと15世代が含まれます。
mini-batch=128 だと32000回学習((4096/128)*1000)ごとに重み更新、なので 3.4285万棋譜で32000回学習になるように 1棋譜あたり1.07142回学習されるように 棋譜追加時の学習回数も調整しています。 今までは1棋譜あたり1回の学習でした。 1回で128局面を学習するので現在の平均手数85手だと1局面あたり1.41回ほど学習することになります。