少し進展した

継続は力とはよく聞きますが、諦めずにやれる事を続けてきてます。そもそもの原因は自分の理解不足なのは承知してます。更にCopilotに振り回されても耐えられる忍耐と多分知力かなぁ。まあ、なんにしてもRMSEが38辺りでって問題は突破出来た。簡単に言えば、層の構築方法に問題があった模様です。

って事で、本来のデータを使った訓練スタートしてます。相変わらずのサイズなので38分/epochで50epochsを試してますので32時間弱かな。明日夜には終わる予定なので、そこまで無難に訓練されていれば良いのですが、数値的に問題があったりしたら中断するかもです。現時点では3epochがRMSE 18辺りなんですが、少なくとも明日朝にはRMSE 2未満になっている事を期待したいかな。

で、まあ、これが順調に終わったと仮定すると、新馬戦用、通常用、順位予測の3本建てのモデルが揃うってか、そもそも新馬戦用と通常用が出来た時点で、これを使った順位予測用学習データ出力にしなければならなくて、それを使って順位予測の訓練をする必要もある。この辺りをまとめて外部プロセスとしてLightGBMでも作った感じのものをTensorFlow用にも作成してアプリに同胞出来る様に仕上げる訳ですが、ダービーには間に合わないorz

それでもそれ仕上げるのとUI変更なんかもこれから徐々に進めてもう少しだけ良いものになればと思ってます。まだまだやる事が山ほど有るな😓

追記 2025.5.25 7:44
あと少しで29epochが終わりますがRMSEはやっと16未満になる辺り。ただ、じりじりと下がってはいるので回数が必要なんだと。順位の時だったか500epochを5日半とか掛けてやりましたが、この通常用でやると13日ちょい掛かるって2週間ぶん回すのはキツイなぁ。電気代もそうだけど、このポンコツPCにトドメ刺しそう。しかもね、これ、そこまでやって本当に良い結果が得られる保証は無い。単純計算では2週間このポンコツ(750W電源使用)回すと７千円以上の電気代になるっぽい。アイドル状態ではなく、機械学習してるとほぼPCのファンがうるさい状態って事はかなり電気は消費してると思われますしね。