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deepfashion在服装推荐,属性识别的贡献_张凌华_多层感知机_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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和状态,因此具有明显更多的参数。这种差异给DNN-HMM的自适应带来了特殊的挑战,特别是在自适应数据很小的情况下。在此,我们讨论了近年来在以不同方式适应大型dnn权重方面克服这些挑战的有代表性的研究。 俞等。[430]提出了一种dnns的正则化自适应技术。它通过强制适应模型估计的分布接近适应前的分布来保守地适应dnn权重。该约束是通过在自适应准则中加入kullback-leibler散度(kld)正则化来实现的。结果表明,这种正则化方法相当于对传统反投影算法中目标分布的一种修正,因此dnn的训练基本保持不变。新的目标分布是自适应前模型估计的分布和自适应数据的地面真值对齐的线性插值。这种插值通过保持自适应模型不偏离与说话人无关的模型来防止过度训练。这种自适应不同于l2正则化,后者约束模型参数本身而不是输出概率。 在[330]中,dnn的自适应不是应用于传统的网络权重,而是应用于隐藏的激活函数。这样,有效地克服了现有的基于网络权值在输入层或输出层的自适应线性变换的自适应技术的主要局限性,因为新方法只需要适应数量有限的隐激活函数。 对具有不同类型输入特征的DNN声学模型进行了几项无监督
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