展開予測を畳み込みニューラルネットワークCNNで行う
少し進みましたので、忘備録として残していきます。
過学習の罠にハマらないように
学習データ45000、検証データ15000と増やしてCNNを行いました。
CNNの設計図、学習カーブ、混同行列は以下の通りです。
正解率は65.5%まで、これ以上中々向上しません。
出鱈目に判別すると50%ですから15.5%は向上したと考えてます。
データを増やすか、設計図を変えるかすればもう少し向上するかもしれませんが、
次のステップに進みます。この学習したモデルを使って、
展開の位置取りから、勝つ確率を計算するPythonコードを作ることにします。
その話はまた今度、道なき道を進むのだ！tigerodds
