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コンピューター将棋ソフト「tanuki-」シリーズの実験結果を掲載しています。

tanuki- 2021-02-28 halfkpe9_256x2-32-32 Weighted Loss 1周目

tanuki- 2021-02-28 halfkpe9_256x2-32-32 Weighted Loss 1周目

実験方法

棋譜生成

生成ルーチン tanuki-棋譜生成ルーチン
評価関数 水匠2
1手あたりの思考 思考ノード数 5万 探索途中に思考ノード数上限に達したら即座に思考を停止した
開始局面 foodgate上の棋譜の32手目までから1局面ランダムに選択し、その局面を開始局面とした
生成局面数 1億局面生成×25セット
生成条件 対局は打ち切らず詰みの局面まで学習データに出力した
シャフル tanuki-棋譜シャッフルルーチン

機械学習

機械学習ルーチン やねうら王機械学習ルーチン
学習モデル halfkpe9_256x2-32-32
学習手法 SGD ミニバッチ法
USI_Hash 16
Threads 16
loop 100
batchsize 1000000
lambda 1.0
eta 1.0
newbob_decay 0.5
nn_batch_size 1000
eval_save_interval 100000000
loss_output_interval 1000000
mirror_percentage 50
eval_limit 32000
weight_by_progress 無効・有効 学習率に(1.0-進行度)を掛けて学習させた
次元下げ K・P・HalfRelativeKP・左右対称
学習データ内で重複した局面の除外 しない
初期ネットワークパラメーター ランダム

レーティング測定

対局相手 weight_by_progress 有効・無効 水匠2
思考時間 持ち時間180秒+1手1秒加算
対局数 2000
同時対局数 64/48 使用メモリ量に合わせて変更した
ハッシュサイズ 768/512 使用メモリ量に合わせて変更した
開始局面 平手 たややん互角局面集 24手目

実験結果

機械学習

レーティング計測

weight_by_progress 有効 vs 無効

対局数=2000 同時対局数=48 ハッシュサイズ=512 開始手数=24 最大手数=320 開始局面ファイル=D:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2021-02-25\TanukiColiseum\taya36_2020-11-06.sfen NUMAノード数=2 表示更新間隔(ms)=3600000

思考エンジン1 name=YaneuraOu NNUE halfKPE9 6.02 64ZEN2 EVAL_LEARN author=by yaneurao exeファイル=D:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2021-02-25\engine1\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 評価関数フォルダパス=D:\hnoda\shogi\eval\halfkpe9_256x2-32-32.iteration=1.weight_by_progress=1\final 定跡手数=256 定跡ファイル名=no_book 思考ノード数=0 思考ノード数に加える乱数(%)=0 思考ノード数の乱数を1手毎に変化させる=False 持ち時間(ms)=180000 秒読み時間(ms)=0 加算時間(ms)=1000 乱数付き思考時間(ms)=0 スレッド数=1 BookEvalDiff=30 定跡の採択率を考慮する=false 定跡の手数を無視する=false

思考エンジン2 name=YaneuraOu NNUE halfKPE9 6.02 64ZEN2 EVAL_LEARN author=by yaneurao exeファイル=D:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2021-02-25\engine2\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 評価関数フォルダパス=D:\hnoda\shogi\eval\halfkpe9_256x2-32-32.iteration=1\final 定跡手数=256 定跡ファイル名=no_book 思考ノード数=0 思考ノード数に加える乱数(%)=0 思考ノード数の乱数を1手毎に変化させる=False 持ち時間(ms)=180000 秒読み時間(ms)=0 加算時間(ms)=1000 乱数付き思考時間(ms)=0 スレッド数=1 BookEvalDiff=30 定跡の採択率を考慮する=false 定跡の手数を無視する=false

対局数2000 先手勝ち927(51.2%) 後手勝ち882(48.8%) 引き分け191

engine1

勝ち1087(60.1% R64.1 +-15.5) 先手勝ち557(30.8%) 後手勝ち530(29.3%)

宣言勝ち27 先手宣言勝ち11 後手宣言勝ち16 先手引き分け100 後手引き分け91

engine2

勝ち722(39.9%) 先手勝ち370(20.5%) 後手勝ち352(19.5%)

宣言勝ち10 先手宣言勝ち4 後手宣言勝ち6 先手引き分け91 後手引き分け100

考察

halfkpe9_256x2-32-32 において、ランダムパラメーターからの学習を、 Weighted Loss ありと Weighted Loss なしでそれぞれ行い、比較した。結果、 Weighted Loss を用いたほうが有意に強くなった。