あれ2023/9/6 2:26:00 学習に用いる損失関数はL2ノルムつかっちゃうのが一般的だし、計算が早いし、単純だしなんだけど、なんか痒い。 最終的に出力の評価はコサイン類似度つかうから、コサイン類似度から損失関数作ってぶちこもうぜとなってる。 いまいまは損失関数にL2ノルムつかってみてるけど、ちょっと学習率を強めにすると、パラメーターが発散しちゃってうまく学習できてない。 発散しないようにいい感じ™️の正則化項をもうけてやるのが現実解なんだろうなぁ……
