Hayashi Tomoki 「Investigating Adaptation Method of DNN and Subject Adaptation Experience」

2015/11/29 23:46 に masayuki tsuboi が投稿   [ 2016/06/07 21:36 に 後藤太一 さんが更新しました ]
音声認識の分野で利用されているDNNの適応手法の調査及び適応実験について報告を行った.適応
実験の結果,少数のサンプルを用いて全体のパラメータを再学習することで認識率の向上が確認できた.しかしながら,
すべてのクラスの認識率が一律に向上するわけではなく,特定のクラスのみが大きく向上し,その他のクラスは不変もし
くは低下する場合もあることがわかった.これは,分離不可能なクラスのマッピングが変化することによる影響が原因
だと示唆された.さらに,分離不可能なクラスを統合し,新たに家事・料理・食事・睡眠という4 カテゴリに絞ったとこ
ろ,適応後のモデルは8 割を超える実用的な認識率を備えていることがわかった.
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