ResNet40ブロックの学習

[SakodaShintaro]

実験目的

ResNetの20ブロックと40ブロックモデルで差が出るか確かめる。

実験条件

学習にはdlshogi_with_gct-***.hcpeを使用
検証にはfloodgate_2019-2021_r3500-001.hcpeを使用

項目	値
学習ステップ数	60K
base_learn_rate	0.01
weight_decay	0.0001
batch_size	256

実験結果

Policy損失

Value損失

結論と所感

単純に40ブロックにするだけでは性能はあまり変わらなかった。

もっと学習量が多いところで差が出るかもしれない。
学習に多少工夫を入れる必要があるのかもしれない。