只用了五个卡组的winbot互相对弈的对局训练模型，这是拿没有见过的新卡组打的对局，应该算是有一定牌力了和泛化能力了，下一阶段就是先扩大winbot对局丰富度

兄弟萌帮我看看，这个操作是能点就点，还是有点思考的

不知道大家知道ygo-agent那个项目吗，在使用那个项目的训练卡组(并非是用于我的ai模仿学习的winbot卡组)的情况下，和公布出来的最好模型对战，胜率有百分之六七十(严格对齐了同局面下模型输出和测评时候的模型输出)，采用的是同卡组，同牌序换位对战，基本上区别只有策略差异，而我的算法还没上强化学习这几天准备上强化学习了。而且我看了科乐美的论文，他们的算法好像是和winbot五五开，还是在特定的青眼卡组训练，并在该卡组对局的结果。现在我的算法因为只是模仿学习，所以连锁是学会了，但是各种连锁的安排以及关键决策还差点，等上了强化学习，应该能弥补缺点。而且我的算法是卡片卡组无关的，泛决斗算法，可以适配任意未见卡片，卡组下周应该就能有初步结论了