Place Cellプルーニング — メモリ管理と個性の関係
結果
Post-hoc pruning (学習後に刈り込み)
| strategy | cells_pre | cells_post | A | B | M | polar% |
|---|---|---|---|---|---|---|
| none | 77.6 | 77.6 | 7 | 10 | 3 | 85% |
| merge_only | 78.7 | 77.2 | 7 | 11 | 2 | 90% |
| visit_only | 67.8 | 46.9 | 7 | 10 | 3 | 85% |
| both | 73.8 | 50.8 | 9 | 10 | 1 | 95% |
Online pruning (学習中に定期的に刈り込み)
| interval | cells | A | B | M | polar% |
|---|---|---|---|---|---|
| none | 69.5 | 12 | 6 | 2 | 90% |
| 250 | 39.9 | 5 | 11 | 4 | 80% |
| 500 | 43.6 | 9 | 11 | 0 | 100% |
| 1000 | 48.9 | 8 | 11 | 1 | 95% |
解釈
プルーニングは個性を壊さない — むしろ鮮明にする
最大の発見: both(merge+visit)のpost-hoc pruningで95%、online pruning 500で100%二極化。cells数は半分以下に圧縮されているのに、個性はむしろ強まる。
なぜか:
- 低訪問cellはノイズで偶然作られた「幻の場所」。これを消すと、よく訪れる場所だけが残り、V値マップのSN比が上がる
- マージは類似cellを統合してV値を安定化。方向バイアスが明確になる
「忘れる」ことが個性を強める
Phase Aの法則7「忘却の閾値」はdecay rateの話だった。ここではpruning（選択的忘却）が別の角度から同じことを示す:
- 無差別な忘却(decay): 個性を溶かす
- 選択的忘却(pruning): 個性を鮮明にする
人間の記憶も同じ構造。全部覚えているより、重要なことだけ残すほうが「自分らしさ」が明確になる。
Online pruning interval=500が最適
- 250は頻繁すぎ(80%)。place cellが安定する前に消してしまう
- 500がスイートスポット(100%)
- 1000でも十分(95%)
実機では「500ステップごとにメモリ整理」→ ローバーが1分探索するごとに記憶を整理する、くらいの頻度。
Cell数: 77→43-51に圧縮
noise=0.10で77個のplace cellが43-51個に。実機のメモリ制約（RPi 5のRAM）を考えると十分に管理可能。noise=0.20の877個でもpruningで制御できる可能性が高い。
実機設計への反映
pruning_config:
merge_threshold: 0.95
min_visits: 2
interval_steps: 500
開いた問い
- noise=0.20でのonline pruningはcell爆発を抑えられるか？ → 次回検証
- pruningのタイミングが「臨界期」内に入ると個性が消える可能性 → 最初のN歩はpruningしないルール
- min_visits=2は最適か？ → 3, 5とのスイープ