语音情绪识别和领域适应的参数高效微调
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。经验证,通过参数高效微调(PEFT)方法,结合精简可训练参数数量,能够有效提升语音情感识别(SER)模型的性能,并通过两阶段适应策略使模型具备更好捕捉自然情感表达的能力。
规模化预训练视觉模型(PVMs)在下游视觉任务中表现出很大的适应性。研究人员正在探索参数高效的微调(PEFT),以超越完全微调的性能。本调查提供了对视觉PEFT的综合概述和未来方向,对最新进展进行了回顾。
经验证,通过参数高效微调(PEFT)方法,结合精简可训练参数数量,能够有效提升语音情感识别(SER)模型的性能,并通过两阶段适应策略使模型具备更好捕捉自然情感表达的能力。
规模化预训练视觉模型(PVMs)在下游视觉任务中表现出很大的适应性。研究人员正在探索参数高效的微调(PEFT),以超越完全微调的性能。本调查提供了对视觉PEFT的综合概述和未来方向,对最新进展进行了回顾。