良くなるとき（ロスがL-D比較して減るとき）の条件を探している。ロスと統計量を並べて表示する。
- 条件数、自己相関行列ノルム、信号の分散、歪度、尖度は関係なさそう
- 勾配（予測前のHingeロスとマージンを入れたHingeロス）を見ても関係なさそう
- L-D法による残差に変えても同様か
- 係数ノルムは関係ありそう
- 良くなるとき、提案手法の方が係数ノルムが大きくなる
- フレームサイズを大きくすると関係性が見えなくなる（4096では関係してそうに見えるが、8192でほぼ見えない）
- Jazzでは顕著だったが、ほかジャンルではあんまり傾向が見えない…
良くなったり悪かったりが読めない。勾配があるということはいつでも良くなるはずなんだが。。。 係数次数を2とかにして解の軌跡を追うべきかも。
見てみた。悪化するケース（聖者の行進2048 * 68サンプルから4096）では必ず悪化する。ロスも上がっている。
思ったのが、L-Dは弱定常を仮定して解を求めとるが、こっちは真面目に（テプリッツではないとして）解いてるからそもそも見えている解曲面がちがうかもしれないなあという予感。フレームサイズを上げると傾向が見えづらくなるのも整合性がある。
- 自己相関行列にしてみたけど傾向変わらず。
- 係数次数を上げると収束特性が悪化している（収束が遅い）。
弱定常とそうでないときの自己相関の差分を見てみるとか？