KataGo神经网络架构演进与b28c512nbt模型的训练策略解析

KataGo神经网络架构演进与b28c512nbt模型的训练策略解析

KataGo GTP engine and self-play learning in Go 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ka/KataGo

神经网络架构的渐进式演进

KataGo项目在模型训练过程中采用了渐进式网络架构扩展策略。这一策略的核心思想是从小型神经网络开始训练，随着训练进程逐步增加网络的深度和宽度。具体演进路径如下：

1. 初始阶段：采用b6c96架构（6个残差块，每块通道数96）
2. 中期演进：过渡到b10c128、b15c192等中等规模架构
3. 最终架构：定型为b28c512nbt（28个残差块，每块通道数512，带神经网络分支技术）

这种渐进式方法具有显著优势：小型网络能够快速学习基础特征，为后续更大网络提供高质量训练数据；而随着网络容量逐步扩大，模型可以平滑过渡到更复杂的特征表示，避免了直接训练大型网络可能遇到的收敛困难问题。

b28c512nbt模型的训练历程

值得注意的是，b28c512nbt架构并非项目初始就存在的设计，而是在训练过程中根据技术发展和需求逐步引入的。其训练过程可分为两个主要阶段：

1. 离线预训练阶段：项目早期采用完全离线训练方式，生成了从b6c96到b15c192等多个中间架构的模型。这些模型被批量上传至系统，作为后续训练的基础。

2. 分布式自对弈阶段：在g170运行周期后，项目转向众包数据生成模式。此时的b28c512nbt架构开始参与训练，通过吸收前期模型生成的高质量对弈数据，逐步提升棋力。

训练策略的技术考量

这种渐进式训练策略体现了几个重要的深度学习原则：

1. 课程学习(Curriculum Learning)：通过从简单到复杂的网络架构过渡，模拟了人类学习过程中的循序渐进原则。

2. 知识蒸馏(Knowledge Distillation)：较大网络可以继承较小网络学到的特征表示，提高训练效率。

3. 计算资源优化：小型网络可以快速生成初步训练数据，而将昂贵的大规模训练集中在后期关键阶段。

项目实践表明，这种策略在围棋AI训练中效果显著。b28c512nbt最终能够达到职业顶尖水平，很大程度上得益于这种稳健的架构演进路径。这也为其他复杂决策系统的神经网络训练提供了有价值的参考范例。

KataGo GTP engine and self-play learning in Go 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ka/KataGo