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chapter_natural-language-processing/embedding-training.md

@@ -316,6 +316,7 @@ def train_embedding(num_epochs):
                 # pred 形状：（batch_size, 1, max_len）。
                 pred = nd.batch_dot(emb_in, emb_out.swapaxes(1, 2))
                 # mask 和 label 形状：（batch_size, max_len）。
+                # 避免填充对损失函数计算的影响。
                 l = (loss(pred.reshape(label.shape), label, mask) *
                      mask.shape[1] / mask.sum(axis=1))
             l.backward()