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数据增强_何翠仪_四川大学_cnn推展案例_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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到了显着改善。 我们研究非凸有限和问题,并分析它们的随机方差减小梯度(SVRG)方法。鉴于SVRG及其相关方法在随机梯度下降法(SGD)上的优势,最近在凸优化方面已成为人们关注的焦点。但是他们的理论分析几乎都假设是凸性的。相比之下,我们证明了用于非凸优化的SVRG的非渐近收敛速度(到静止点),并证明了它比SGD和梯度下降的速度更快。我们还分析了非凸问题的子类,在该子类中,SVRG获得了线性收敛到全局最优值。我们将分析扩展到SVRG的小批量变体,显示(理论上)由于并行设置中的小批量而导致的线性加速。 深度卷积神经网络(CNN)比深度神经网络(DNN)更强大,因为它们能够更好地减少输入信号中的频谱变化。实验也证实了这一点,与CNN相比,在各种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-
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