然後,分別對W和X做L2 Normalization,使其Norm為1,但是考慮到X的Norm太小會導致訓練loss太大(softmax的值太小),進行一次縮放,固定為大小S,所以修改後的loss如下,也稱為NSL,Normalized v...
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