950世代学習させたが全然良くなってない。学習データに対する適応度は高まっているが、検証データに対する適応度が全然高くなっていない。つまり汎化性能が高くなっていないのだ。過学習してしまった可能性がある。あるいはモデルの性能に対して学習データ量が足りていない。いよいよWikipediaのデータを学習させるときが来た。ということか。
ちょこちょこ触って文章の類似度を出させてみているが、末尾の「だ、である」調と「です、ます」調によって結果が大きく異なってくる。例えば、「今日のご飯は焼肉だ」と「今日のご飯は焼肉です」は類似度が低いと判定される。おい。
いや～～～、再帰的構造でもって文章を先頭から末尾まで読み込む関係上、「文章の末尾」に引きずられてしまうらしい。
つまるところ、下記のような構造になっている。したがって、現時点での文章ベクトルを次の時点の入力としている。
正直、こいつはあまりイケてないっぽい。「再帰的入力のベクトル長を長くする」「Attention的な仕組みを取り入れる（よくわかってない）」「文章の末尾でEOF相当の値を入力する」「畳み込み積分的に計算する」「全tokenAとtokenBの組み合わせからEmbeddingを計算して平均を取る」などが考えられる。