下载(0)基于对抗样本的数据扩充在鲁棒语音识别和关键词检出中的应用
孙思宁,王雄,谢磊 陕西省西安市西北工业大学,计算机学院
摘要:本文将对抗样本用于语音识别和关键词检出中深度神经网络声学模型的训练过程中,以用来提高声学模型的鲁棒性。
下载(0)基于非对称均方误差的人体姿态估计方法
黄玉程(深圳大学) 孟凡阳(深圳信息职业技术学院信息技术研究所)
摘要:在用于人体姿态估计的深度神经网络中,损失函数通常使用均方误差(Mean Squear Error, MSE)。MSE虽然计算简单,但无法确保与预测结果一致性,即神经网络输出的预测热图不同,计算得到的MSE相同。
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孙思宁,王雄,谢磊 陕西省西安市西北工业大学,计算机学院
摘要:本文将对抗样本用于语音识别和关键词检出中深度神经网络声学模型的训练过程中,以用来提高声学模型的鲁棒性。
下载(0)基于非对称均方误差的人体姿态估计方法
黄玉程(深圳大学) 孟凡阳(深圳信息职业技术学院信息技术研究所)
摘要:在用于人体姿态估计的深度神经网络中,损失函数通常使用均方误差(Mean Squear Error, MSE)。MSE虽然计算简单,但无法确保与预测结果一致性,即神经网络输出的预测热图不同,计算得到的MSE相同。

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