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- 前言 最近在学深度学习基础,想通过博客记录一些概念,从而达到总结和加深印象的目的。学习的书籍是《动手学深度学习》,对书本内容感兴趣的同学可以访问[动手学深度学习](https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch)# 误差## 训练误差和泛化误差**训练误差**:模型在训练数据集上表现出的误差。**泛化误差**:模型在任意一个测试数据样本上... 前言 最近在学深度学习基础,想通过博客记录一些概念,从而达到总结和加深印象的目的。学习的书籍是《动手学深度学习》,对书本内容感兴趣的同学可以访问[动手学深度学习](https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch)# 误差## 训练误差和泛化误差**训练误差**:模型在训练数据集上表现出的误差。**泛化误差**:模型在任意一个测试数据样本上...
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- 最大互信息(MMI)作为区分性训练中一个重要的统计量,在语音识别任务中取得很好的效果,本篇文章将系统的描述MMI在语音识别系统中的作为损失函数的数据理论依据,以及Lattice Free MMI在传统声学模型和端到端声学模型中的技术沿袭。 最大互信息(MMI)作为区分性训练中一个重要的统计量,在语音识别任务中取得很好的效果,本篇文章将系统的描述MMI在语音识别系统中的作为损失函数的数据理论依据,以及Lattice Free MMI在传统声学模型和端到端声学模型中的技术沿袭。
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