コンピュータ将棋
相変わらず学習が上手くいかない。KPPTの方でもやってみたが、最初の一瞬だけ強くはなるのにその後も続けていくと結局初期パラメータと大差ないということになる。
最初の方は勝率70%近くまで行っているし、強くなっている感じはあるんですけどねー。しかし全て0のパラメータ相手なんて全勝するくらいになってもらわないと困るのに、なぜかそこら辺から頭打ちになって最終的には50%すら切るみたいなひどいことに。機械学習ってどうやってデバッグしていけばいいものか。
学習率大きすぎ、バッチサイズ小さすぎ問題かなぁ。根本的にバッチサイズを小さくするとどうなるのかっていう常識(？)を獲得していないんだけど、このブログには大きい方が学習が速いとか書いてあったりして、そういうものなのかと。並列化ができるから？
一方で深層学習に限った話では(？)バッチサイズは小さい方が良いというスライドもあり、なにもわからない。
ダークソウル
山羊頭のデーモンを倒して結構進めるところが増えた。貧食ドラゴンに何度か負けたところまで。面白くなってきた。
その他
カープは2連勝。これは流石に大丈夫そう、と思ってしまうが、決定するまではね。
