BERT-LSHモデルの一般化性能の差異は、モデルが学習する際にどのような特徴を重視しているかに起因しています。一般化性能の向上は、モデルが訓練データだけでなく未知のデータにも適応できる能力を示しています。BERT-LSHモデルが訓練データよりもテストデータで優れたパフォーマンスを示す理由は、LSHによる注意機構がデータの本質的な分布をより効果的に捉えているためと考えられます。LSHは、モデルが不要な情報を排除し、より重要な特徴に焦点を当てることを可能にするため、一般化性能の向上に寄与していると言えます。一方で、訓練データに対する適合不足が見られる場合もあり、このバランスを調整することが重要です。深層学習モデルの一般化性能を理解するためには、さらなる調査や実験が必要となるでしょう。