Embedded Group
Чат экстремального погром...
Android Architecture
DBA - русскоговорящее соо...
Unreal Engine
PostgreSQL + 1C + Linux
DevsHelper
SwiftBook
Вокруг да около Zigbee
Android Declarative
Atlassian Community - Rus...
Чат про Fusion 360 и 3D
Substance Painter & Desig...
pro.graphon (and gamedev)
Cinema 4D
Server Side Swift Develop...
ErlangRus
Распознавание и синтез ре...
Compiler Development
embedded.rs Въевшаяся Ржа...
pro.osdev - os developmen...
RUSCADASEC community: Киб...
ru_hashicorp
Kaggle
Grafana Loki
ITChat
> Подскажите, пожалуйста, как обычно (кроме метода тыка) выбирают количество
слоев енкодера и декодера в моделях распознавания речи (трансформер, конформеры и прочие rnn)?
Обычно выбирают методом тыка. Есть продвинутые алгоритмы вроде automl, байесовской оптимизации и генетических алгоритмов. Ими мало кто пользуется, потому что нужно много вычислений. В целом же надо тренировать насколько большую модель, насколько позволяют вычислительные ресурсы:
https://arxiv.org/pdf/2106.09488.pdf
> И когда необходимо добавлять слои к обученной модели, или это плохая практика?
смысла в этом большого нет
> Буду крайне признателен, если подскажете ресурс/источник по рекомендациям для обучения своих моделей (если такой есть), или как прийти к пониманию вопросов и ответов на них 🙏
Надо не рекомендации искать, а теорию изучать прежде всего
1 ответов
Спасибо!
Похожие вопросы
Обсуждают сегодня