TadaoYamaoka https://blog.hatena.ne.jp/TadaoYamaoka/ TadaoYamaokaの開発日記 https://tadaoyamaoka.hatenablog.com/ DeepLearning コンピュータ将棋 前回は、手番を入力特徴に加えても効果がないことを確認した。今回は、ニューラルネットワークの畳み込み層の後にBatch Normalizationを追加して精度への影響を確認する。Batch Normalizationを適用することで以下のメリットがある。 学習を速く進行させることができる（学習係数を大きくすることができる） 初期値にそれほど依存しない 過学習を抑制する（Dropoutの必要性を減らす） 13層のCNNのどの層までBatch Normalizationを入れるのがよいかわからなかったので、1層目から順番にBatch Normalizationを入れる層を増やして測定した。 ベース… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftadaoyamaoka.hatenablog.com%2Fentry%2F2017%2F05%2F06%2F094438" title="将棋でディープラーニングする その6(BatchNormalizationを追加) - TadaoYamaokaの開発日記" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/T/TadaoYamaoka/20170506/20170506093538.png Hatena Blog https://hatena.blog 2017-05-06 09:44:38 rich https://tadaoyamaoka.hatenablog.com/entry/2017/05/06/094438 1.0 100%