前回はフィルタサイズを5にして実験してみました。その結果性能は下がり、学習時間も多くなるということがわかりました。単純に考えれば増やしてもダメだということになるのですが、念のため今回はさらにフィルタサイズを7にして実験を行いました。結果は以下の通りです。
| epoch | Loss | Move Accuracy | Value Accuracy |
|---|---|---|---|
| 1 | 3.5894 | 0.3014 | 0.6561 |
| 2 | 3.2799 | 0.3346 | 0.6786 |
| 3 | 3.2016 | 0.3457 | 0.6791 |
| 4 | 3.2024 | 0.3553 | 0.6773 |
| 5 | 3.2453 | 0.3565 | 0.6728 |
| 6 | 3.4741 | 0.3611 | 0.6501 |
| 7 | 3.3973 | 0.3579 | 0.6676 |
| 8 | 3.5083 | 0.3570 | 0.6656 |
| 9 | 3.5896 | 0.3581 | 0.6662 |
| 10 | 3.6940 | 0.3570 | 0.6682 |
今までの結果とまとめると次のようになります。
| フィルタサイズ | Loss | Move Accuracy | Value Accuracy | 1エポックあたりの学習時間 |
|---|---|---|---|---|
| 3 | 2.9753 | 0.3879 | 0.6853 | 約40分 |
| 5 | 3.1447 | 0.3643 | 0.6744 | 約47分 |
| 7 | 3.2016 | 0.3457 | 0.6791 | 約49分 |
やはりフィルタサイズは3が良いようです。
