評価データをカスタマイズする

評価データダイアログでは、パターン値、関数値、予測誤差値の設定が行えます。
パターン値は盤面上のパターンと登録パターンが一致した場合に評価値に加算される重み係数です。
関数値は評価関数の出力値に掛け算されて評価値に加算される重み係数です。
予測誤差値は探索枝狩り時に使用される誤差値です。

パターン値を設定する場合には、対象パターン/領域/インデックスの指定後、「重み係数」フィールドに設定値を入力して「更新」ボタンをクリックして下さい。
インデックスの指定は直接指定以外に盤面入力/検索による指定も行えます。
対象インデックスの盤面状態が判っている場合には盤面の状態をマウス入力して下さい。対応するインデックスがインデックスフィールドに入力されます。
対象インデックスの重み係数が判っている場合には検索フィールドに値を入力して「実行」ボタンをクリックして下さい。検索値に近い重み係数を持ったインデックスがインデックスフィールドに入力されます。

関数値を設定する場合には、対象関数名/領域の指定後、「重み係数」フィールドに設定値を入力して「更新」ボタンをクリックして下さい。

予測誤差値を設定する場合には、対象手数/局面/精度を指定後、「誤差石数」フィールドに設定値を入力して「更新」ボタンをクリックして下さい。

- ご注意 -
評価データのパラメータ数は評価方式に依存しますが、パターンを使用する場合には膨大な数となるため、基本的には学習によって決定させ、問題のある箇所のみ編集することをお勧めします。標準添付データのパラメータには学習によって決定されたものを無変更で使用しています。

評価データを初期化する場合には、評価データダイアログで「初期化」ボタンをクリックして下さい。
評価データの初期化を行うと、全てのパラメータ値が0に初期化されます。

評価データをファイル出力する場合には、評価データダイアログで「出力」ボタンをクリックして下さい。
「出力」ボタンをクリックすると、情報指定ダイアログが表示されますので、出力データの「名称とバージョン」/「製作者」を入力して下さい。ここで入力する情報は「ヘルプ」メニューの「バージョン情報」で表示されます。
出力データを改編不可の状態で配布したい場合には「編集禁止」を選択して下さい。「編集禁止」を選択してファイル出力を行うとそのファイルが読み込まれる環境の編集関連コマンドの使用を禁止することができます。
情報指定を完了するとファイル指定ダイアログが表示されますので、出力するファイル名を指定して下さい。出力ファイルは「ファイル」メニューの「評価データの読み込み」を使用して読み込むことができます。

- ご注意 -
「編集禁止」の選択時には「圧縮モードの使用」を合わせて選択することをお勧めします。「圧縮モードの使用」に関しては「システム設定の変更」を参照して下さい。

パラメータの学習は「管理」メニューの「評価データ」-「パラメータの学習」で起動されるパラメータの学習ダイアログで行います。学習を行わせる場合には、「学習データ」を指定後、「学習回数」を設定し、「開始」ボタンをクリックして下さい。「開始」ボタンがクリックされると「重み係数」の学習が開始されます。

学習処理では学習データの対局結果に各局面の評価値を近づけるようにパラメータの自動調整が行われます。ただし、パラメータ数が膨大なため、通常は一回の学習では適切な値に調整されません。このため、学習は同じ学習データに対して複数回行わせることが必要になります。学習を重ねる毎にパラメータは適切な値に近づき、変化量は減少して行きます。学習は「更新情報」を参考にしてパラメータ値の変化が無視できる程度になるまで継続させて下さい。

更新情報に表示される「変化」は全パラメータの変化量の中の最大値、「平均」は全パラメータの変化量の平均値を表しています。標準添付データでは、600回程度の学習を行わせ、「平均」が0.002となったところで学習を終了させています。学習を終了させる場合の一つの目安として下さい。

学習を終了させる場合には「終了」ボタンを1度だけクリックして下さい。「終了」ボタンがクリックされると「重み係数」の学習は終了し、「予測誤差」の最適化が行われます。
「予測誤差」の最適化中に「終了」ボタンをクリックすると最適化は強制終了します。この場合には「予測誤差」は正しく設定されていませんので、再度最適化を行わせることが必要になります。

「予測誤差」の最適化のみを行わせたい場合には、「開始」ボタンをクリック後、「重み係数」が更新される前に「終了」ボタンをクリックして下さい。この場合には「重み係数」は更新されず、「予測誤差」の最適化のみが行えます。

- ご注意 -
学習から意味のある評価データを作成するためには、通常は数十万件以上の学習データが必要となります。数十万件以上の学習データを使用して学習を行わせた場合、一回の学習には数分以上を要します。このため、通常はパラメータの変化が無視できるようになるまでには数十時間以上を要することになります。
学習は連続して行わせる必要はありませんので、適時終了させて下さい。同じ学習データを指定して再度学習を開始させることで学習は継続されます。

評価誤差の確認を行う場合には、パラメータの学習ダイアログで学習データを指定後、「評価誤差の確認」ボタンをクリックして下さい。
「評価誤差の確認」では学習データの全局面で評価データから生成される評価値と対局結果との差が算出されます。算出結果は「全局面の平均誤差」/「各局面の誤差分布」としてグラフ表示で確認できます。
通常、評価データのパラメータが正しく設定できている場合には、全局面の平均誤差は序盤よりも終盤が小さくなり、終盤では数石の誤差となります。各局面の誤差分布では誤差1未満の比率が最も高く、誤差が増えるにつれて比率が低くなります。

- ご注意 -
評価誤差は学習データの質によって変化します。標準添付データは比較的質の高い対局を学習データとして使用しているため、質の高い対局との比較では評価誤差は小さくなりますが、ランダムに着手されているような質の低い対局との比較では評価誤差は小さくなりません。評価誤差が大きい場合には、評価データに問題がある場合と学習データに問題がある場合があります。評価誤差の確認はこのことを考慮した上で行って下さい。

パターン設定率の確認を行う場合には、パラメータの学習ダイアログで学習データを指定した後、「パターン設定率の確認」ボタンをクリックして下さい。
「バターン設定率の確認」では、評価データに使用されている全パターンについて「全構成」/「既設定」/「学習数」/「新規数」/「設定率」が確認できます。

「全構成」はパターン上の石の配置が取り得る全構成の数(インデックス数)です。
「既設定」は全構成の中で既に設定されている構成の数です。
「学習数」は指定学習データで設定される構成の数です。
「新規数」は指定学習データで新たに設定される構成の数です。
「設定率」は指定学習データで学習を行った後に設定が完了する比率です。

パターン設定率が低いと評価データが生成する評価値の信憑性が低くなります。パターン設定率は学習データ数が多くなればなるほど、通常は向上しますので、設定率が低い場合には必要に応じて学習データを追加して下さい。

- ご注意 -
パターン設定率は全パターンで100%とするのがベストですが、パターン構成の中には実際にはまず発生しないものもあるため、学習データを増やしていっても100%とするのは困難です。また、実際にはまず発生しない構成を設定できたとしても、その設定が使用される可能性は皆無なため、評価結果の信憑性を上げる効果は殆どありません。
このため、実際問題としては、学習データを増やしてもパターン設定率が殆ど向上しなくなった場合には、パターン設定率を上げるためにそれ以上学習データを増やす必要はありません。万が一に備えてパターン設定率を100%としておきたい場合には、学習データの補完を行って下さい。

パターン設定率を100%にしたい場合には、パラメータの学習ダイアログで学習データを指定した後、「現在のデータベース」を選択して「補完」ボタンをクリックして下さい。
学習データの補完処理は、指定された学習データと既存のパターン設定をチェックし、指定データのみでは設定されないパターン用に新たな対局データを生成し、データベースに追加します。
補完処理の完了後に学習を行わせることにより、全パターン構成に対する学習が行われるため、パターン設定率は100%になります。

- ご注意 -
学習データの補完を行うとデータベースには補完用の対局データが自動的に追加されます。
補完データの先手名はパターン名、後手名はパターンのインデックス番号、備考は「補完データ」となりますので、学習が終了して補完データが不要となった場合には、条件指定で補完データを検索して削除するようにして下さい。