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ChatGPTを活用して強化するディープラーニング競馬予想AI(GELU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。
では今回は活性化関数のGELUに注目します。
よく使われるRELUの進化系がgeluです。他にもいろんな進化系が存在しますが今回はGELUを実装しようと思います。
Dense(128),
Activation('gelu'),
Dense(64),
Activation('gelu'),
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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。
ただ、基本的に似たようなものなので、もっと大きくて複雑なデータセットでこそ、その効果が発揮されるのかもしれません。
ひとまず、GELUを使用しても問題ないかなと思います。
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