フィルタ数は大きければ大きいほど良いのですが、１回の学習に必要な時間が
フィルタ数に比例して長くなります。十分に多いフィルタ数で収束できる事を確認
したうえで、だんだんと減らして行くなんて作業になります。段数についても一緒。
これ、１サイクルの計算時間の話なので、収束しやすさについては、複雑さが
増すとさらに時間がかかる可能性あります。

ロースペックマシンだと収束できるか確認するのに下手すると１か月とかあり得ます。
かといって、精度が出せないレベルの簡素なモデルで試しても、いつまでたって
も収束せずに、まだかなみたいな。モデルの複雑さが足りているかいないかが
わからない点が、困ったちゃんなのです。


さて、強化学習ですが、なんとなく学習しているようにも見えるし、最適解の周囲を
振動しているようにも見えます。ふと思い付いたのですが、強化学習に限っては、
最適化（SMORMS3を使用）をやめて、ただの学習率（もしくは、学習率の漸減）に
した方が、動きが素直になって良いのかも。

今のスピードは１時間に１００万対戦。１億対戦するのに４日強かかるわけで。まだ
試行回数が足りていないかもしれないし、そもそもただの線形ではモデルが簡単すぎ
るのかもしれません。

というわけで、CNN使わずに線形でやっても同じ問題が起きまするorz