深層モデルにおける異なる正則化方法の組み合わせがコサイン類似度に与える影響は？
深層モデル内で異なる正則化手法が組み合わさった場合、「D」行列（論文中で言及されていました）やそれ相当する要素が各レイヤーごとまたは各次元ごとに制御した際、「D」行列やその効果が最終的な埋め込まれた次元上でスケーリング効果を持つことから生じる影響が予想されます。これら多様性あふれるスケーリング効果は最終的なコサイン類似度計算時でも不透明性や意味不明さを引き起こす可能性があります。したがって深層モデル内部では正則化手法同士及び各レイヤーごと・次元ごとで一貫性ある認識・処理方針確立する必要性等示唆されています。