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@@ -109,7 +109,7 @@
   </table>
 </div>
 
-キーパラメータ：
+キーパラメータ：<br>
 
 audio duration: 訓練データセットの合計時間 <br>
 
@@ -123,6 +123,10 @@ segments = オーディオが分割されるセグメントの数 <br>
 
 step = セグメント*エポック/バッチサイズ。これがモデルファイル名の数字の由来です。<br>
 
-「放浪者」を例にとると： 損失関数グラフ：stepとloss5に注目します。たとえば：<br> 高音の女性声が原音声の場合、10分の純粋な人声で訓練した場合、約2800epoch（10,000step）で結果が出ました。実際に使用したのは5571epoch（19,500step）で、訓練された音色と元の音色にはわずかな違いがあります。詳細は、上記のプレビューオーディオをご覧ください。通常のトレーニングでは、10分は十分なトレーニングセットの時間ではありません。<br>
+「放浪者」を例にとると： 損失関数グラフ：stepとloss5に注目します。たとえば：<br> 
+高音の女性声が原音声の場合、10分の純粋な人声で訓練した場合、約2800epoch（10,000step）で結果が出ました。
+実際に使用したのは5571epoch（19,500step）で、訓練された音色と元の音色にはわずかな違いがあります。詳細は、
+上記のプレビューオーディオをご覧ください。通常のトレーニングでは、10分は十分なトレーニングセットの時間ではありません。<br>
 
-[関連ファイルはこちらをクリックしてください]（https://huggingface.co/datasets/jiaheillu/audio_preview/tree/main）<br>
+[関連ファイルはこちらをクリックしてください](https://huggingface.co/datasets/jiaheillu/audio_preview/tree/main)<br>
+![sanbing_loss](https://huggingface.co/datasets/jiaheillu/audio_preview/resolve/main/%E6%95%A3%E5%85%B5%E6%95%88%E6%9E%9C%E9%A2%84%E8%A7%88/%E8%AE%AD%E7%BB%83%E5%8F%82%E6%95%B0%E9%80%9F%E8%A7%88.assets/sanbing_loss.png)