勝敗予測モデル2エポック目の成績報告とDNNの種々考察（ポエム回） : TensorFlow将棋ソフト開発日誌 #9 - Qiita

前回 勝敗予想モデルの学習->試験の成績が悪い : TensorFlow将棋ソフト開発日誌 #8 目次 TensorFlow将棋ソフト開発日誌 目次 ソース githubにありますが今のところ自分にしか読めないコードです 今回のお話 勝敗予測モデルの2エポック目の学習を終えたのでその成績報告 複数回のエポックは有効かもしれないという感触 ここまで将棋をDNNで扱っていろいろ考えたことのポエム わからないので聞きたいこと調べたいことのあれこれ 今後の予定 勝敗予測モデルの学習の2エポック目が完了 条件は前回と同じ 2chkifu 約62000戦のうち約50000戦の各盤面を学習サンプルとする 30番手以降、左右反転を含めて870,000盤面が学習対象 試験サンプルは残りの約12000戦 モデルは TensorFlowによる将棋ソフトの開発日誌（ゆっけさんの場合） #5 で示したものと変わらず