ChatGPTを活用して強化するディープラーニング競馬予想AI（AdamW編）
以前、『ディープラーニングで作る世界一シンプルでわかりやすい競馬予想AI』という記事を投稿しました。
そこで作成したディープラーニングモデルは高い精度を見せましたが、さらに精度を向上させる余地があると感じました。そこで少し高度な内容になりますが、今回はその強化編を始めます。
今回の目標は、実際の競馬予想で実用的に使えるモデルに仕上げることです。
今後、さまざまな方法でモデルの精度向上を目指していきますが、基本的な基準となるのは、『ディープラーニングで作る世界一シンプルでわかりやすい競馬予想AI』で作成したモデルです。
強化編では、毎回1つのパラメータのみを基準モデルから変更し、その結果を確認していきます。そのため、どの記事からでも内容を理解できるようにしています。
最後に、強化編のまとめとして、効果のあった手法をすべて総括します。
では今回はAdamWに注目します。
AdamWはAdamの進化系です。これを実装してみます。
model.compile(optimizer='adamW', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
正直なところ、この結果では違いがよく分かりませんでした。
そこで、一般的に言われていることをお伝えします。
AdamWは、Adamに比べて過学習を抑制し、より良い性能を発揮することが多いです。ただし、AdamWのほうが計算コストが高くなるというデメリットもあります。
このことから、AdamWを使用する方が良いかもしれません。
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