nodchipのコンピューター将棋ブログ

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- 2024-03-18 nnue-pytorch halfkp_1024x2-8-32 Fine-tuning Suisho10Mn_psv

tanuki- 2024-03-18 nnue-pytorch halfkp_1024x2-8-32 Fine-tuning Suisho10Mn_psv

実験内容

  • nnue-pytorch で学習した halfkp_1024x2-8-32 ネットワークを、 Suisho10Mn_psv を用いて Fine-tuning する。

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 ミニバッチ SGD
初期学習率 (lr) 0.0005
最適化手法 なし
学習率調整手法 Warmup + Newbob 風
batch-size 16384
threads 8
num-workers 8
accelerator gpu
devices 1
features HalfKP
max-epoch 1000000
score-scaling 361
lambda 0.0
勝敗項の教師信号 0.999
num-batches-warmup 10000
newbob-decay 0.5
epoch-size 1000000
num-epochs-to-adjust-lr 500
学習を打ち切る下限 newbob scale 1e-5
1 epoch 毎のネットワークパラメーターのクリップ あり
ネットワークパラメーターの量子化 量子化なしで学習し、収束後に量子化する。
ネットワークパラメーターの初期化方法 pytorch のデフォルトの初期化手法で初期化する。
勾配の正規化 なし
momentum 0.9
入玉ボーナス 入玉時、持ち駒および敵陣三段目までに侵入している駒について、小駒 1 枚につき 20 点、大駒 1 枚につき 100 点、敵陣三段目までに侵入している駒 1 枚につき 20 点追加する。

レーティング測定

対局相手 https://docs.google.com/document/d/1i_h7rxPbEVP7PaUMuDjcGUtgWdOK_gj01r_yILajWZg/edit?usp=sharing tanuki-.nnue-pytorch-2024-03-06
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=2000 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\bishop_exchange.2023-06-25.sfen NUMAノード数=1 表示更

新間隔(ms)=3600000

思考エンジン1 思考エンジン2

name YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT

author by yaneurao by yaneurao

exeファイル C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\engine1\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 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\shogi\eval\tanuki-.nnue-pytorch-2024-03-16.500 D:\hnoda\shogi\eval\tanuki-.nnue-pytorch-2024-03-06

定跡手数 256 256

定跡ファイル名 no_book no_book

思考ノード数 0 0

思考ノード数に加える乱数(%) 0 0

思考ノード数の乱数を1手毎に変化させる False False

持ち時間(ms) 300000 300000

秒読み時間(ms) 0 0

加算時間(ms) 2000 2000

乱数付き思考時間(ms) 0 0

スレッド数 1 1

BookEvalDiff 30 30

定跡の採択率を考慮する false false

定跡の手数を無視する false false

SlowMover 100 100

DrawValue -2 -2

BookEvalBlackLimit 0 0

BookEvalWhiteLimit -140 -140

FVScale 16 16

Depth=0 0

MinimumThinkingTime 1000 1000

対局数2000 先手勝ち1057(55.2%) 後手勝ち857(44.8%) 引き分け86

engine1

勝ち516(27.0% R-164.5 +-17.0) 先手勝ち303(15.8%) 後手勝ち213(11.1%)

宣言勝ち23 先手宣言勝ち10 後手宣言勝ち13 先手引き分け55 後手引き分け31

engine2

勝ち1398(73.0%) 先手勝ち754(39.4%) 後手勝ち644(33.6%)

宣言勝ち20 先手宣言勝ち6 後手宣言勝ち14 先手引き分け31 後手引き分け55

516,86,1398

対局数=2000 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\bishop_exchange.2023-06-25.sfen NUMAノード数=1 表示更

新間隔(ms)=3600000

思考エンジン1 思考エンジン2

name YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT

author by yaneurao by yaneurao

exeファイル C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\engine1\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 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\shogi\eval\tanuki-.nnue-pytorch-2024-03-16.1000 D:\hnoda\shogi\eval\tanuki-.nnue-pytorch-2024-03-06

定跡手数 256 256

定跡ファイル名 no_book no_book

思考ノード数 0 0

思考ノード数に加える乱数(%) 0 0

思考ノード数の乱数を1手毎に変化させる False False

持ち時間(ms) 300000 300000

秒読み時間(ms) 0 0

加算時間(ms) 2000 2000

乱数付き思考時間(ms) 0 0

スレッド数 1 1

BookEvalDiff 30 30

定跡の採択率を考慮する false false

定跡の手数を無視する false false

SlowMover 100 100

DrawValue -2 -2

BookEvalBlackLimit 0 0

BookEvalWhiteLimit -140 -140

FVScale 16 16

Depth=0 0

MinimumThinkingTime 1000 1000

対局数2000 先手勝ち952(49.4%) 後手勝ち977(50.6%) 引き分け71

engine1

勝ち407(21.1% R-218.6 +-18.3) 先手勝ち202(10.5%) 後手勝ち205(10.6%)

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26 後手引き分け45

engine2

勝ち1522(78.9%) 先手勝ち750(38.9%) 後手勝ち772(40.0%)

宣言勝ち11 先手宣言勝ち7 後手宣言勝ち4 先手引き分け45 後手引き分け26

407,71,1522

対局数=2000 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\bishop_exchange.2023-06-25.sfen NUMAノード数=1 表示更

新間隔(ms)=3600000

思考エンジン1 思考エンジン2

name YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT

author by yaneurao by yaneurao

exeファイル C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\engine1\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 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\shogi\eval\tanuki-.nnue-pytorch-2024-03-16.1500 D:\hnoda\shogi\eval\tanuki-.nnue-pytorch-2024-03-06

定跡手数 256 256

定跡ファイル名 no_book no_book

思考ノード数 0 0

思考ノード数に加える乱数(%) 0 0

思考ノード数の乱数を1手毎に変化させる False False

持ち時間(ms) 300000 300000

秒読み時間(ms) 0 0

加算時間(ms) 2000 2000

乱数付き思考時間(ms) 0 0

スレッド数 1 1

BookEvalDiff 30 30

定跡の採択率を考慮する false false

定跡の手数を無視する false false

SlowMover 100 100

DrawValue -2 -2

BookEvalBlackLimit 0 0

BookEvalWhiteLimit -140 -140

FVScale 16 16

Depth=0 0

MinimumThinkingTime 1000 1000

対局数2000 先手勝ち923(47.3%) 後手勝ち1029(52.7%) 引き分け48

engine1

勝ち298(15.3% R-286.8 +-20.7) 先手勝ち129(6.6%) 後手勝ち169(8.7%)

宣言勝ち10 先手宣言勝ち2 後手宣言勝ち8 先手引き分け12 後手引き分け36

engine2

勝ち1654(84.7%) 先手勝ち794(40.7%) 後手勝ち860(44.1%)

宣言勝ち6 先手宣言勝ち4 後手宣言勝ち2 先手引き分け36 後手引き分け12

298,48,1654

対局数=2000 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\bishop_exchange.2023-06-25.sfen NUMAノード数=1 表示更

新間隔(ms)=3600000

思考エンジン1 思考エンジン2

name YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT

author by yaneurao by yaneurao

exeファイル C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\engine1\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 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\shogi\eval\tanuki-.nnue-pytorch-2024-03-16.2000 D:\hnoda\shogi\eval\tanuki-.nnue-pytorch-2024-03-06

定跡手数 256 256

定跡ファイル名 no_book no_book

思考ノード数 0 0

思考ノード数に加える乱数(%) 0 0

思考ノード数の乱数を1手毎に変化させる False False

持ち時間(ms) 300000 300000

秒読み時間(ms) 0 0

加算時間(ms) 2000 2000

乱数付き思考時間(ms) 0 0

スレッド数 1 1

BookEvalDiff 30 30

定跡の採択率を考慮する false false

定跡の手数を無視する false false

SlowMover 100 100

DrawValue -2 -2

BookEvalBlackLimit 0 0

BookEvalWhiteLimit -140 -140

FVScale 16 16

Depth=0 0

MinimumThinkingTime 1000 1000

対局数2000 先手勝ち1000(51.2%) 後手勝ち953(48.8%) 引き分け47

engine1

勝ち345(17.7% R-258.5 +-19.6) 先手勝ち185(9.5%) 後手勝ち160(8.2%)

宣言勝ち19 先手宣言勝ち7 後手宣言勝ち12 先手引き分け24 後手引き分け23

engine2

勝ち1608(82.3%) 先手勝ち815(41.7%) 後手勝ち793(40.6%)

宣言勝ち10 先手宣言勝ち5 後手宣言勝ち5 先手引き分け23 後手引き分け24

345,47,1608

対局数=2000 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\bishop_exchange.2023-06-25.sfen NUMAノード数=1 表示更

新間隔(ms)=3600000

思考エンジン1 思考エンジン2

name YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT

author by yaneurao by yaneurao

exeファイル C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\engine1\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 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\shogi\eval\tanuki-.nnue-pytorch-2024-03-16.2500 D:\hnoda\shogi\eval\tanuki-.nnue-pytorch-2024-03-06

定跡手数 256 256

定跡ファイル名 no_book no_book

思考ノード数 0 0

思考ノード数に加える乱数(%) 0 0

思考ノード数の乱数を1手毎に変化させる False False

持ち時間(ms) 300000 300000

秒読み時間(ms) 0 0

加算時間(ms) 2000 2000

乱数付き思考時間(ms) 0 0

スレッド数 1 1

BookEvalDiff 30 30

定跡の採択率を考慮する false false

定跡の手数を無視する false false

SlowMover 100 100

DrawValue -2 -2

BookEvalBlackLimit 0 0

BookEvalWhiteLimit -140 -140

FVScale 16 16

Depth=0 0

MinimumThinkingTime 1000 1000

対局数2000 先手勝ち887(45.0%) 後手勝ち1083(55.0%) 引き分け30

engine1

勝ち300(15.2% R-291.3 +-20.9) 先手勝ち104(5.3%) 後手勝ち196(9.9%)

宣言勝ち12 先手宣言勝ち5 後手宣言勝ち7 先手引き分け8 後手引き分け22

engine2

勝ち1670(84.8%) 先手勝ち783(39.7%) 後手勝ち887(45.0%)

宣言勝ち7 先手宣言勝ち5 後手宣言勝ち2 先手引き分け22 後手引き分け8

300,30,1670

対局数=2000 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\bishop_exchange.2023-06-25.sfen NUMAノード数=1 表示更

新間隔(ms)=3600000

思考エンジン1 思考エンジン2

name YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT

author by yaneurao by yaneurao

exeファイル C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\engine1\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 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\shogi\eval\tanuki-.nnue-pytorch-2024-03-16.3000 D:\hnoda\shogi\eval\tanuki-.nnue-pytorch-2024-03-06

定跡手数 256 256

定跡ファイル名 no_book no_book

思考ノード数 0 0

思考ノード数に加える乱数(%) 0 0

思考ノード数の乱数を1手毎に変化させる False False

持ち時間(ms) 300000 300000

秒読み時間(ms) 0 0

加算時間(ms) 2000 2000

乱数付き思考時間(ms) 0 0

スレッド数 1 1

BookEvalDiff 30 30

定跡の採択率を考慮する false false

定跡の手数を無視する false false

SlowMover 100 100

DrawValue -2 -2

BookEvalBlackLimit 0 0

BookEvalWhiteLimit -140 -140

FVScale 16 16

Depth=0 0

MinimumThinkingTime 1000 1000

対局数2000 先手勝ち1012(52.8%) 後手勝ち906(47.2%) 引き分け82

engine1

勝ち361(18.8% R-239.7 +-19.0) 先手勝ち198(10.3%) 後手勝ち163(8.5%)

宣言勝ち16 先手宣言勝ち4 後手宣言勝ち12 先手引き分け58 後手引き分け24

engine2

勝ち1557(81.2%) 先手勝ち814(42.4%) 後手勝ち743(38.7%)

宣言勝ち9 先手宣言勝ち6 後手宣言勝ち3 先手引き分け24 後手引き分け58

361,82,1557

対局数=2000 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\bishop_exchange.2023-06-25.sfen NUMAノード数=1 表示更

新間隔(ms)=3600000

思考エンジン1 思考エンジン2

name YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT

author by yaneurao by yaneurao

exeファイル C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\engine1\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 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\shogi\eval\tanuki-.nnue-pytorch-2024-03-16.3500 D:\hnoda\shogi\eval\tanuki-.nnue-pytorch-2024-03-06

定跡手数 256 256

定跡ファイル名 no_book no_book

思考ノード数 0 0

思考ノード数に加える乱数(%) 0 0

思考ノード数の乱数を1手毎に変化させる False False

持ち時間(ms) 300000 300000

秒読み時間(ms) 0 0

加算時間(ms) 2000 2000

乱数付き思考時間(ms) 0 0

スレッド数 1 1

BookEvalDiff 30 30

定跡の採択率を考慮する false false

定跡の手数を無視する false false

SlowMover 100 100

DrawValue -2 -2

BookEvalBlackLimit 0 0

BookEvalWhiteLimit -140 -140

FVScale 16 16

Depth=0 0

MinimumThinkingTime 1000 1000

対局数2000 先手勝ち984(50.3%) 後手勝ち974(49.7%) 引き分け42

engine1

勝ち329(16.8% R-269.4 +-20.0) 先手勝ち171(8.7%) 後手勝ち158(8.1%)

宣言勝ち11 先手宣言勝ち3 後手宣言勝ち8 先手引き分け15 後手引き分け27

engine2

勝ち1629(83.2%) 先手勝ち813(41.5%) 後手勝ち816(41.7%)

宣言勝ち8 先手宣言勝ち6 後手宣言勝ち2 先手引き分け27 後手引き分け15

329,42,1629

対局数=2000 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\bishop_exchange.2023-06-25.sfen NUMAノード数=1 表示更

新間隔(ms)=3600000

思考エンジン1 思考エンジン2

name YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT

author by yaneurao by yaneurao

exeファイル C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\engine1\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 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\shogi\eval\tanuki-.nnue-pytorch-2024-03-16.4000 D:\hnoda\shogi\eval\tanuki-.nnue-pytorch-2024-03-06

定跡手数 256 256

定跡ファイル名 no_book no_book

思考ノード数 0 0

思考ノード数に加える乱数(%) 0 0

思考ノード数の乱数を1手毎に変化させる False False

持ち時間(ms) 300000 300000

秒読み時間(ms) 0 0

加算時間(ms) 2000 2000

乱数付き思考時間(ms) 0 0

スレッド数 1 1

BookEvalDiff 30 30

定跡の採択率を考慮する false false

定跡の手数を無視する false false

SlowMover 100 100

DrawValue -2 -2

BookEvalBlackLimit 0 0

BookEvalWhiteLimit -140 -140

FVScale 16 16

Depth=0 0

MinimumThinkingTime 1000 1000

対局数2000 先手勝ち1036(55.2%) 後手勝ち840(44.8%) 引き分け124

engine1

勝ち358(19.1% R-230.2 +-18.7) 先手勝ち208(11.1%) 後手勝ち150(8.0%)

宣言勝ち10 先手宣言勝ち5 後手宣言勝ち5 先手引き分け102 後手引き分け22

engine2

勝ち1518(80.9%) 先手勝ち828(44.1%) 後手勝ち690(36.8%)

宣言勝ち9 先手宣言勝ち3 後手宣言勝ち6 先手引き分け22 後手引き分け102

358,124,1518

対局数=2000 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\bishop_exchange.2023-06-25.sfen NUMAノード数=1 表示更

新間隔(ms)=3600000

思考エンジン1 思考エンジン2

name YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT

author by yaneurao by yaneurao

exeファイル C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\engine1\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 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\shogi\eval\tanuki-.nnue-pytorch-2024-03-16.4500 D:\hnoda\shogi\eval\tanuki-.nnue-pytorch-2024-03-06

定跡手数 256 256

定跡ファイル名 no_book no_book

思考ノード数 0 0

思考ノード数に加える乱数(%) 0 0

思考ノード数の乱数を1手毎に変化させる False False

持ち時間(ms) 300000 300000

秒読み時間(ms) 0 0

加算時間(ms) 2000 2000

乱数付き思考時間(ms) 0 0

スレッド数 1 1

BookEvalDiff 30 30

定跡の採択率を考慮する false false

定跡の手数を無視する false false

SlowMover 100 100

DrawValue -2 -2

BookEvalBlackLimit 0 0

BookEvalWhiteLimit -140 -140

FVScale 16 16

Depth=0 0

MinimumThinkingTime 1000 1000

対局数2000 先手勝ち1009(51.8%) 後手勝ち939(48.2%) 引き分け52

engine1

勝ち402(20.6% R-226.0 +-18.6) 先手勝ち222(11.4%) 後手勝ち180(9.2%)

宣言勝ち10 先手宣言勝ち3 後手宣言勝ち7 先手引き分け21 後手引き分け31

engine2

勝ち1546(79.4%) 先手勝ち787(40.4%) 後手勝ち759(39.0%)

宣言勝ち13 先手宣言勝ち4 後手宣言勝ち9 先手引き分け31 後手引き分け21

402,52,1546

対局数=2000 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\bishop_exchange.2023-06-25.sfen NUMAノード数=1 表示更

新間隔(ms)=3600000

思考エンジン1 思考エンジン2

name YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT YaneuraOu NNUE 7.63 64ZEN2 TOURNAMENT

author by yaneurao by yaneurao

exeファイル C:\Jenkins\workspace\TanukiColiseum.2023-04-16\engine1\source\YaneuraOu-by-gcc.exe 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\shogi\eval\tanuki-.nnue-pytorch-2024-03-16.5000 D:\hnoda\shogi\eval\tanuki-.nnue-pytorch-2024-03-06

定跡手数 256 256

定跡ファイル名 no_book no_book

思考ノード数 0 0

思考ノード数に加える乱数(%) 0 0

思考ノード数の乱数を1手毎に変化させる False False

持ち時間(ms) 300000 300000

秒読み時間(ms) 0 0

加算時間(ms) 2000 2000

乱数付き思考時間(ms) 0 0

スレッド数 1 1

BookEvalDiff 30 30

定跡の採択率を考慮する false false

定跡の手数を無視する false false

SlowMover 100 100

DrawValue -2 -2

BookEvalBlackLimit 0 0

BookEvalWhiteLimit -140 -140

FVScale 16 16

Depth=0 0

MinimumThinkingTime 1000 1000

対局数2000 先手勝ち1054(55.2%) 後手勝ち855(44.8%) 引き分け91

engine1

勝ち392(20.5% R-221.1 +-18.4) 先手勝ち234(12.3%) 後手勝ち158(8.3%)

宣言勝ち8 先手宣言勝ち4 後手宣言勝ち4 先手引き分け71 後手引き分け20

engine2

勝ち1517(79.5%) 先手勝ち820(43.0%) 後手勝ち697(36.5%)

宣言勝ち15 先手宣言勝ち8 後手宣言勝ち7 先手引き分け20 後手引き分け71

392,91,1517

学習局面数 レーティング差
5 億 -164.5
10 億 -218.6
15 億 -286.8
20 億 -258.5
25 億 -291.3
30 億 -239.7
35 億 -269.4
40 億 -230.2
45 億 -226.0
50 億 -221.1

学習ロスは、学習が進むにつれて下がっていった。

検証ロスは、学習が進むにつれて下がったあと、上がっていった。

レーティングは、 tanuki-.nnue-pytorch-2024-03-06 に比べていずれも有意に低かった。

考察

学習ロスと検証ロスは、過学習が起こっていることを表していると思う。

レーティングが有意に低かったのは、過学習が起こったためだと思う。過学習を防ぐには、学習率を下げればよいと思う。

まとめ

nnue-pytorch で学習した halfkp_1024x2-8-32 ネットワークを、 Suisho10Mn_psv を用いて Fine-tuning した。

結果、レーティングは、 tanuki-.nnue-pytorch-2024-03-06 に比べていずれも有意に低かった。レーティングが有意に低かったのは、過学習が起こったためだと思う。過学習を防ぐには、学習率を下げればよいと思う。

次回は、やねうら王純正の学習器で同様の学習を行い、レーティングを測定し、 nnue-pytorch との違いを比較したい。