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別評価データでは性能が出る

今は、新しいリバーシプログラムの開発フェーズなのだが、今回は、MasterReversi Ver1.5.0をリリースするだけに留める。Ver1.5.0ではFFO性能も向上するのだが、予定している評価データではEdaxに少し及ばない。しかし、別データを使うと同等の性能が出る。

今回の変更の目玉としては、序盤から中盤にかけての評価精度の向上というモノがある。

で、その為に、今回、新たに内部関数としてPotential Mobilityを追加し、標準添付版の評価データでも、33手目までは、これも使う格好の評価データにしようとしている。

もっとも、比較の為に、現行版の様な、基本、パターン評価しか行わない評価データも、同じ学習データから作成しているのだが、試しに、そのデータを使ってFFO60-79を行うと、Edax4.4で120分かかるPCで、処理時間は123分しかかからなかった訳だ。

ただし、傾向として、FFO76~78が、特にEdaxに及ばないというのは同じで、にも関わらず、標準添付版候補としているデータよりも処理時間が10分ほど短くなっているのは、FFO77と78が少し速く終わる様になった事と、FFO75が、かなり高速に終わっているからだ。

と、いう事で、同じ学習データから学習させた二つの評価データでも、処理時間が10分も変わってしまう程、FFO60-79というのは難しい局面が多いテストなので、昨日書いた様に、評価データの学習を、もう少し行わせてみれば、普通に、Edax4.4の性能を越えても可笑しくは無い訳だ。

ちなみに、現行版の標準添付版だとか、新しい学習データだけで学習させた評価データなんかでも、FFO性能は見ているのだが、前述の二つの最新学習データで学習させた評価データを使った場合に比べれば、これらでの性能は明らかに劣っている。

なので、今回、新しい学習データを追加して、新しい評価データを作成しているのだが、この評価データについても、良い方向で作成できている感じではある。

と、いう事なので、FFOテストの性能については、評価データをもう少し再学習させて、再度、様子をみてみる事にする。

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