tanuki- 2023-11-05 nnue-pytorch halfkp_1024x2-8-32 SGD + Warmup + ExponentialLR

tanuki- 2023-11-05 nnue-pytorch halfkp_1024x2-8-32 SGD + Warmup + ExponentialLR

実験内容

• nnue-pytorch を用い、 halfkp_1024x2-8-32 ネットワークを学習させる。
• Optimizer に SGD、 Scheduler に Warmup + ExponentialLR を使用する。

棋譜生成

生成ルーチン	tanuki-棋譜生成ルーチン
評価関数	Háo
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 年の棋譜を使用した。レーティング 3900 以上同士の対局のみ使用した。戦型が角換わりの対局が 10% になるよう調整した。 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。ランダムムーブはしなかった。
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.2023-10-29.halfkp_1024x2-8-32
学習モデル	halfkp_1024x2-8-32
学習手法	SGD ミニバッチ法
初期学習率 (lr)	8.75e-4
最適化手法	なし
学習率調整手法	Warmup + ExponentialLR gamma=0.982
batch-size	16384
threads	1
num-workers	8
gpus	1
features	HalfKP
max_epoch	500
scaling (kPonanzaConstant)	361
lambda	0.5
勝敗項の教師信号	0.999
epoch_size	100000000

レーティング測定

対局相手	tanuki-wcsc32 (マメット・ブンブク)
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	384
開始局面	dlshogi 互角局面集の角換わりの割合が 10% になるよう間引いたもの

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=384 開始手数=24 最大手数=320 開始局面ファイル=C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\TanukiColiseum\floodgate32-80.adjust_bishop_exchange.sfen NUMAノード数=1 表示更新間隔(ms)=3600000

思考エンジン1 name=YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT author=by yaneurao exeファイル=C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\engine1\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 評価関数フォルダパス=D:\hnoda\shogi\eval\tanuki-.nnue-pytorch-2023-11-04 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=true 定跡の手数を無視する=true SlowMover=100 DrawValue=-2 BookEvalBlackLimit=0 BookEvalWhiteLimit=-140 FVScale1=16 Depth1=0

思考エンジン2 name=YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT author=by yaneurao exeファイル=C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\engine2\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 評価関数フォルダパス=D:\hnoda\tanuki-wcsc32-2022-05-06\eval 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=true 定跡の手数を無視する=true SlowMover=100 DrawValue=-2 BookEvalBlackLimit=0 BookEvalWhiteLimit=-140 FVScale2=16 Depth2=0

対局数5000 先手勝ち2547(53.9%) 後手勝ち2175(46.1%) 引き分け278

engine1

勝ち1514(32.1% R-122.6 +-10.2) 先手勝ち849(18.0%) 後手勝ち665(14.1%)

宣言勝ち53 先手宣言勝ち24 後手宣言勝ち29 先手引き分け141 後手引き分け137

engine2

勝ち3208(67.9%) 先手勝ち1698(36.0%) 後手勝ち1510(32.0%)

宣言勝ち6 先手宣言勝ち1 後手宣言勝ち5 先手引き分け137 後手引き分け141

1514,278,3208

SGD + Warmup + ExponentialLR の学習ロスと検証ロスは、はじめに急激に下がったあと、緩やかに下がり、一定の値に収束した。

SGD + Warmup + ExponentialLR の検証ロスは、 SGD + Newbob-ish より高く、 Ranger + StepLR より低かった。

SGD + Warmup + ExponentialLR で学習させた評価関数と、 tanuki-wcsc32 評価関数を対局させたところ、レーティングは R-122.6 低く、有意な差があった。

考察

学習ロスと検証ロスは、過学習が起こっていないことを表していると思う。

レーティングについては、検証ロスが十分に下がっても、レーティングに影響がない場合があるということを表していると思う。レーティングが低い直接的な原因は、今回の実験結果からは分からなかった。

まとめ

nnue-pytorch を用い、 halfkp_1024x2-8-32 ネットワークを学習させた。その際、 Optimizer に SGD、 Scheduler に Warmup + ExponentialLR を使用した。

結果、過学習が起こっていないにもかかわらず、レーティングが低かった。今回の実験結果からは、原因が分からなかった。

次回は、TODO(nodchip): 何か考える。