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词向量_何翠仪_东南大学_传统图像理解技术:图像分类的问题描述_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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种LVCSR任务中,与DNN相比,单词错误率(WER)改善了4-12%。在本文中,我们描述了进一步改善CNN性能的不同方法。首先,我们进行了深入的分析,将有限的重量分配和全部重量分配与最新功能进行了比较。其次,我们将已在LVCSR语音任务中表现出计算机视觉改善的各种合并策略应用。第三,我们介绍一种有效地将说话人自适应功能(即fMLLR)整合到log-mel功能中的方法。第四,我们介绍了一种有效的策略,可在无粗麻布的序列训练中使用辍学。我们发现通过这些改进,尤其是fMLLR和辍学,我们能够在50小时的广播新闻任务上比以前的最佳CNN基线在WER方面实现2-3%的相对改进。在较大的400小时BN任务中,我们发现比我们之前的最佳CNN基准还多了4-5%的相对改进。 训练深度网络是一个耗时的过程,用于对象识别的网络通常需要几天的训练。因此,利用群集的资源来加快培训速度是重要的工作领域。但是,像MapReduce和Spark这样广受欢迎的批处理处理计算框架并未设计为支持现有分布式深度学习系统的异步和通信密集型工作负载。我们介绍了SparkNet,这是用于在Spark中训练深度网络的框架。我们的
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