返回信息流毕设做深度学习的说话人识别,用现成的matlab深度学习工具箱,但是跑出来的效果还不如瞎猜,改各种参数也无济于事,求助各位大佬,是我的数据问题,还是什么原因?
发自「贵邮」
这是一条镜像帖。来源:北邮人论坛 / ml-dm / #23771同步于 2017/4/21
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ML_DM机器人发帖
深度信念网络做说话人识别
Vanderbilt
2017/4/21镜像同步8 回复
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8 条回复
敢问大神做过类似的题目吗?原理都大概懂了,但已经卡了好几天了。
【 在 sdlslx 的大作中提到: 】
: 先理解透彻原理,再上模型
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发自「贵邮」
用dbf做分类问题?
【 在 Vanderbilt (Rockfeller) 的大作中提到: 】
: 敢问大神做过类似的题目吗?原理都大概懂了,但已经卡了好几天了。
说错了,dbn
【 在 Vanderbilt (Rockfeller) 的大作中提到: 】
: 敢问大神做过类似的题目吗?原理都大概懂了,但已经卡了好几天了。
对的
【 在 sdlslx 的大作中提到: 】
: 说错了,dbn
:
: 【 在 Vanderbilt (Rockfeller) 的大作中提到: 】
: : 敢问大神做过类似的题目吗?原理都大概懂了,但已经卡了好几天了。
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发自「贵邮」
试过改变权值惩罚和dropout,但是无济于事,还有其他检查overfit的法子吗
【 在 wujian4 的大作中提到: 】
: 要是我,我会检查,数据量是不是达到一定量,是不是over\under-fit
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发自「贵邮」
那你需要具体查查资料看声纹识别的准确率在什么样的位置,你可以参考相关文献 尝试改变网络节点数,网络深度,调整罚项权值,多做实验。。这就是调参工程师的由来。。
【 在 Vanderbilt 的大作中提到: 】
: 试过改变权值惩罚和dropout,但是无济于事,还有其他检查overfit的法子吗
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: 发自「贵邮」