一种交替变换更新层数的DBN-DNN快速训练方法

发布时间：2018-02-27 03:31

  本文关键词： 语音识别 DBN-DNN 快速训练算法　出处：《计算机应用研究》2016年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对语音识别中DBN-DNN训练时间过长的问题,提出了一种DBN-DNN网络的快速训练方法。该方法从减少误差反向传播计算量的角度出发,在更新网络参数时,通过交替变换网络更新层数来实现加速;同时,也设计了逐渐减少网络全局更新频率和逐渐减少网络更新层数两种实施策略。这种训练方法可以与多种DNN加速训练算法相结合。实验结果表明,在不影响识别率的前提下,该方法独立使用或与随机数据筛选(stochastic data sweeping,SDS)算法、ASGD算法等DNN加速训练算法相结合,都可以取得较为理想的加速结果。
[Abstract]:In order to solve the problem of long DBN-DNN training time in speech recognition, a fast training method for DBN-DNN network is proposed. In order to reduce the computation amount of error back propagation, this method is used to update the network parameters. By alternately changing the number of network update layers to achieve acceleration; at the same time, Two implementation strategies of decreasing the global updating frequency and decreasing the number of network update layers are also designed. This training method can be combined with various DNN accelerated training algorithms. The experimental results show that the algorithm does not affect the recognition rate. This method can be used independently or combined with DNN acceleration training algorithm such as random data filtering algorithm and DNN algorithm.
【作者单位】： 北京航空航天大学电子信息工程学院;
【分类号】：TN912.34

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