tanuki- 2022-07-13 nnue-pytorch 学習率調整 (2)

tanuki- 2022-07-13 nnue-pytorch 学習率調整 (2)

実験内容

• nnue-pytorch を用いた学習で、学習率を 0.00025 に設定し、レーティングを測定する。

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5 FV_SCALE=16
1手あたりの思考	深さ最大 9 思考ノード数最大 50,000 ノード
開始局面	foodgate の 2020 年～ 2021 年の棋譜のうち、レーティング 3900 以上同士の対局の 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 ランダムムーブなし
生成局面数	10 億局面 × 8 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

シャッフル条件

生成ルーチン	tanuki-シャッフルルーチン
qsearch()	あり
置換表	無効

機械学習

機械学習ルーチン	nnue-pytorch + やねうら王 https://github.com/nodchip/nnue-pytorch/tree/shogi.2022-05-23
学習モデル	halfkp_256x2-32-32
学習手法	SGD ミニバッチ法
初期学習率 (lr)	0.00025
最適化手法	Ranger
学習率調整手法	StepLR step=1 gamma=0.992
batch-size	16384
threads	2
num-workers	2
gpus	1
features	HalfKP
max_epoch	50
scaling (kPonanzaConstant)	361
lambda	0.5
勝敗項の教師信号	1.0

レーティング測定

対局相手	tanuki- 2022-04-01 halfkp_256x2-32-32 再実験 https://docs.google.com/document/d/1U2dtYgksApn9GYIUJEUtceE0Yc-0dfmx6kA44FopDXc/edit
思考時間	持ち時間 300 秒 + 1 手 2 秒加算
対局数	5000
同時対局数	64
ハッシュサイズ	768
開始局面	たややん互換局面集

実験結果

機械学習

レーティング測定

対局数=5000 同時対局数=64 ハッシュサイズ=768 開始手数=24 最大手数=320 開始局面ファイル=C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2022-05-02\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 7.10 64ZEN2 TOURNAMENT author=by yaneurao exeファイル=C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2022-05-02\engine1\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 評価関数フォルダパス=D:\hnoda\shogi\eval\tanuki-.nnue-pytorch-2022-07-12 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)=300000 秒読み時間(ms)=0 加算時間(ms)=2000 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 SlowMover=100 DrawValue=-2 BookEvalBlackLimit=0 BookEvalWhiteLimit=-140 FVScale1=16

思考エンジン2 name=YaneuraOu NNUE 7.10 64ZEN2 TOURNAMENT author=by yaneurao exeファイル=C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2022-05-02\engine2\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 評価関数フォルダパス=D:\hnoda\shogi\eval\suisho5.halfkp_256x2-32-32.80G\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)=300000 秒読み時間(ms)=0 加算時間(ms)=2000 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 SlowMover=100 DrawValue=-2 BookEvalBlackLimit=0 BookEvalWhiteLimit=-140 FVScale2=16

対局数5000 先手勝ち2328(52.6%) 後手勝ち2101(47.4%) 引き分け571

engine1

勝ち2043(46.1% R-23.9 +-9.7) 先手勝ち1071(24.2%) 後手勝ち972(21.9%)

宣言勝ち28 先手宣言勝ち19 後手宣言勝ち9 先手引き分け302 後手引き分け269

engine2

勝ち2386(53.9%) 先手勝ち1257(28.4%) 後手勝ち1129(25.5%)

宣言勝ち44 先手宣言勝ち26 後手宣言勝ち18 先手引き分け269 後手引き分け302

2043,571,2386

学習ロスと検証ロスは、 初期学習率が 0.000875 の場合に比べて下がった。

レーティングは、初期学習率が 0.000875 の場合と比較して、ほとんど差がなかった。

考察

学習ロスと検証ロスが下がっても、レーティングに大きな影響がない場合がある事が分かった。

まとめ

nnue-pytorch を用いた学習で、学習率を 0.00025 に設定し、レーティングを測定した。結果、学習ロスト検証ロスは下がったが、レーティングは上がらなかった。