オリジナルSEモデルに対して追加パラメーターのオーバーヘッドが発生した場合、損失関数のランドスケープが変わりやすくなる可能性があります。追加されたパラメーターはモデルの最適解を見つける際に影響を与える可能性があります。新しいパラメーターは、損失関数の形状を変化させ、以前よりも複雑な局所最適解を見つけることを困難にするかもしれません。このような状況では、学習プロセス全体での収束や性能向上が妨げられる可能性があります。