ACoRLで得られる相補的な表現の特性を深く分析し、その背景を明らかにするためには以下のアプローチが考えられます。
表現空間における特定のモデルやデータの分布を可視化し、相補的な特徴がどのように表現されているかを観察します。
ACoRLにおける勾配の挙動や学習過程を詳細に調査し、なぜ相補的な表現が促進されるのかを理解します。
異なるモデル構造や損失関数を使用してACoRLを実験し、相補的な表現が得られる条件や要因を特定します。
複数のモデルやデータセットに対してACoRLを適用し、相補的な表現の一貫性や一般性を検証します。