简单粗暴而有效的改图：自动语音识别数据扩增的“一条野路”
神经网络的调参无疑是一个巨大的工程。 如何在调参之前拥有更佳的表现？千辛万苦调好了但却过拟合，如何拥有更好的泛化能力？这无疑是人肉调参的必经之痛。一个通用的认知是，训练数据会限制模型表现的上限，能拥有更好的训练数据，无疑成功了一大截儿。 近日，Daniel S. Park 等人在自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）模型训练上，找到了一种简单却强大的数据增
神经网络
工程师李察 . 2019-05-05 580
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