Closed nissymori closed 2 years ago
データ数: 17369 learning rate: 0.001 epoch数: 50 batch size 16 で学習させて, 局数と自分の点数を変化させてプロットしてみました. 局ごとの変化がないのが気になるので, 調査しようと思います.
データ数, learning rateは同じで, epoch数を200, batch sizeを32にすると割と局ごとの差も出て良い感じな気がします.
局もonehotを加えるか置き換えるかしてみてもいいかも?
あとは学習曲線がどんな感じかにもよる気がします
了解です!
あとたぶんデータ全然足りない気がしますね
Epoch数50はもう結果を覚えてるのでは?バリデーションセット用意しました?
Epoch数50はもう結果を覚えてるのでは?バリデーションセット用意しました?
とりあえずlossが下がるかを確認するためだったので, 用意していませんでした. データ増やしてvalidation setも用意してやってみようと思います!
ToDo
validation dataを追加して訓練してみました. learning rate 0.002, epoch 30, バッチサイズ 64です.
データ数はまだ32000ほどです.
南四局と途中で終わっている場合は最終局のみのデータを使って学習させた結果と学習曲線です. epoch数は10です.
局をランダムに選んだ場合とあまり違いがない様に思います. 何四局なのでもっと単関数みたいにならないとおかしい気がします. バグがないか調べてみます.
一旦10万くらいまでデータを増やしてみます.
試しに1000epochくらい学習させてみました. 直感に近づいている気がします. val lossは悪化していますが.
とりあえずデータ増やしてみます.
変更点
procedure
ToDo
出力を四次元にするのでそれに伴って特徴量設計を変えた方が良い.
@sotetsuk 長くなってきたので, 一旦このPRマージしてしまってもよろしいでしょうか.
Typo suphx(suphnxがある)
マージしちゃって下さい!@nissymori
Typo suphx(suphnxがある)
マージしちゃって下さい!@nissymori
ありがとうございます!
typo直してmergeします!
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