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tensor flow2.0_邹琪鲜_复旦大学_caffe安装教程_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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的缩放比例不正确造成的。缩放问题引入了爆炸/渐变问题,通常可以通过谨慎地保留缩放比例来解决。我们调查了超出初始权重的保持规模或等轴测图的价值。我们提出了两种保持等轴测图的方法,一种是精确的方法,另一种是随机的方法。初步实验表明,对于行列式和尺度归一化均有效地加快了学习速度。结果表明,等距在学习开始时很重要,并且保持它可以加快学习速度。 递归神经网络(RNN),尤其是长短期记忆(LSTM),在自动语音识别(ASR)中引起了很多关注。尽管已经报道了一些成功的故事,但是训练RNN仍然极具挑战性,尤其是在训练数据有限的情况下。最近的研究发现,通过使用教师模型生成的预测作为监督,可以将训练有素的模型用作教师来训练其他儿童模型。这种知识转移学习已被用来训练具有复杂网络的简单神经网络,因此最终性能可以达到常规训练无法获得的水平。在本文中,我们采用知识转移学习方法,以深层神经网络(DNN)模型为老师来训练RNN(准确地说是LSTM)。这与大多数现有的知识转移学习研究有所不同,因为假定教师(DNN)比孩子(RNN)弱。但是,我们对ASR任务的实验表明,该方法效果很好:无需对学习方案应用任何技巧,即使使
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