用 Per-core Clipping 高效训练能记忆较少且性能更好的 ASR 模型
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。渐变剪切在训练大规模自动语音识别（ASR）模型中起着至关重要的作用。本研究系统地调查了一种特定细粒度的渐变剪切方法，即每个核心剪切（PCC），对于训练各种 ASR 模型的影响。我们经验证明，PCC 可以有效地减轻 ASR 模型中的非预期记忆。令人惊讶的是，我们发现 PCC 对于 ASR 性能指标产生了积极影响，提高了收敛速度并降低了词错误率。为了避免调整 PCC...
渐变剪切方法（PCC）在训练自动语音识别（ASR）模型中起重要作用，提高收敛速度和降低词错误率。自适应每个核心剪切（APCC）是一种简化优化的变种，稳健、保护隐私的ASR模型训练策略。
