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用 Per-core Clipping 高效训练能记忆较少且性能更好的 ASR 模型
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 渐变剪切在训练大规模自动语音识别（ASR）模型中至关重要。
- 每个核心剪切（PCC）是一种细粒度的渐变剪切方法，能有效减轻ASR模型中的非预期记忆。
- PCC提高了ASR模型的收敛速度并降低了词错误率。
- 为避免调整PCC引入的额外超参数，提出了自适应每个核心剪切（APCC）作为简化优化的变种。
- 研究结果显示PCC是一种稳健且保护隐私的ASR模型训练策略。
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