要約SENetの構造を導入することによってネットワークの性能が向上した。計算量はやや多くなるが、全体として棋力は向上した。山岡さんのブログで将棋ソフトでもSENetの構造が有用であるとの実験結果が示されていた。このような簡単な変更かつ僅かな計算量の増加で精度が高くなるなら導入しない手はない。実際のコードはにある通りだが、主要な部分を抜粋する。多少改編も加えている。モデルのクラス変数に各ブロックで用いる全結合層を追加。CHANNEL_NUM).with_bias(false)));}ブロックでの処理において畳み込み2回の後にグローバルアベレージプーリングや全結合層2回の処理を追加。学習floodgateの2015~2018年の棋譜からR2800以上同士の対局を抽出して約1千万局面を教師データとした教師あり学習を行った。