前回、dlshogiの最新モデルで、自己対局して生成した教師データを、同じモデルで推論した結果に付け替えることで、モデルサイズによらず精度が上がる傾向があることを確かめた。 今回は、dlshogiの最新モデルではなく、既存の教師データを使い、そのデータを学習したモデルで、同じ教師データの付け替えを行って、再度初期から学習した場合に精度が上がるか確認する。 これにより、モデルの推論結果が、学習した教師データ以上に、精度を上げる効果があるかがわかる。 また、学習に使用していない局面の付け替えを行って、学習に使用したデータに追加して学習した場合に精度が上がるかも確認する。 既存の教師データ dlshogiの探索ありで自己対局して生成した50,878,296局面を学習する。 比較パターン 既存の教師データを学習したモデル 1.のモデルで、既存の教師データの付け替えを行ったデータを学習したモデル 1
