時短には

結局良い結果が得られないままで、時間だけが過ぎていく。そこで、そもそも最初から2004年～2024年という21年分のデータを学習させているのも時間が掛かる一因な訳でこれを2004年～2010年の7年分にして試す事にしてみました。って事で今はCSVデータ出力中でそんな中でもCopilotに質問ぶつけて各層のユニット数調整のアドバイスをもらってみた。

x = Dense(256, activation='relu')(merged_features)
x = Dropout(0.3)(x)  # 過学習防止
x = Dense(128, activation='relu')(x)
x = Dropout(0.3)(x)
x = Dense(64, activation='relu')(x)
uma_networks.append(x)

馬毎はこんな感じとし、

# 結合後のネットワーク全体
x = Dense(512, activation='relu')(final_features)  # 隠れ層
x = Dropout(0.3)(x)  # 過学習防止
x = Dense(256, activation='relu')(x)  # 隠れ層

結合後もちょい調整してみる事にしました。CSVデータ出力し終えたら試します。

追記 2025.5.17 14:56
ちょっとした手違いから時間が余分に掛かってしまいました。まあ、Visual Studio Community2022もVersion 17.14.0がリリースされたので先にアップデートも済ませて訓練開始してみると、10分/epochに短縮されてますのでこれで色々試せればと思います。