D*******r
发帖数: 2323 | 1 如果超过100手，还没有达到胜率60%，就立刻发疯了。 |
b*******8
发帖数: 37364 | |
t******l
发帖数: 10908 | 3 我大胆猜测，有没有可能是那两个巨大的非正交的 hotspot（左右大致对称，
跟中腹又有关系），超过模型的对付能力，导致模型发散？
或者类比的说，两个 local optima 当中形成 saddle，导致模型在左右 decend
的决定中晃来晃去，造成晃点？
【在 D*******r 的大作中提到】
: 如果超过100手，还没有达到胜率60%，就立刻发疯了。
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D*******r
发帖数: 2323 | 4 嗯，超过100手后，两只互相乱咬。
【在 b*******8 的大作中提到】
: 那两狗对下，岂不是必然有一方发疯？
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m******t
发帖数: 1171 | 5 saddle很有可能的。
还有就是MCMC遇到大坑跳不出来。
【在 t******l 的大作中提到】
: 我大胆猜测，有没有可能是那两个巨大的非正交的 hotspot（左右大致对称，
: 跟中腹又有关系），超过模型的对付能力，导致模型发散？
: 或者类比的说，两个 local optima 当中形成 saddle，导致模型在左右 decend
: 的决定中晃来晃去，造成晃点？
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t******l
发帖数: 10908 | 6 实战说明 convergence 是计算科学永远的痛？
【在 m******t 的大作中提到】
: saddle很有可能的。
: 还有就是MCMC遇到大坑跳不出来。
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s******n
发帖数: 124 | 7 training早做完了吧，prediction不存在saddle啊，在哪个local minima就是哪个，又
不是online learning
【在 t******l 的大作中提到】
: 我大胆猜测，有没有可能是那两个巨大的非正交的 hotspot（左右大致对称，
: 跟中腹又有关系），超过模型的对付能力，导致模型发散？
: 或者类比的说，两个 local optima 当中形成 saddle，导致模型在左右 decend
: 的决定中晃来晃去，造成晃点？
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t******l
发帖数: 10908 | 8 training 出来的 heuristic choice，对实际棋局的上一步和下一步的决定，实际上
是在左右跳？
minima 就是杀左边还是杀右边还是砍中间的 choice？
【在 s******n 的大作中提到】
: training早做完了吧，prediction不存在saddle啊，在哪个local minima就是哪个，又
: 不是online learning
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