transformer_baseline 参数设置
跑到第21个epoch 时，保存了模型即 model.epoch.20.pt
进行了测试，测试集共7176条数据，结果为
词错误率为 13.646%
RTF：real time factor 实时率， 表示一秒钟的语音需要花费的时间 为 0.241050s
设置了80个epochs ，还在训练中，最终结果待更。。。
模型参数个数 为 37301385 个
跑到第21个epoch 时，保存了模型即 model.epoch.20.pt
进行了测试，测试集共7176条数据，结果为
词错误率为 13.646%
RTF：real time factor 实时率， 表示一秒钟的语音需要花费的时间 为 0.241050s
设置了80个epochs ，还在训练中，最终结果待更。。。
模型参数个数 为 37301385 个
transformer_baseline 参数设置 跑到第21个epoch 时，保存了模型即 model.epoc...
训练到 第61个epoch，保存了模型即 model.epoch.60.pt 每个epoch的训练时长不等 与...
训练到 第41个epoch，保存了模型即 model.epoch.40.pt 训练时间累计37h，每个epoch...
open transformer 参数： speech transformer参数： th30： 这里可以看出测试...
源码链接：https://github.com/ZhengkunTian/OpenTransformer 数据准备...
特征提取 MFCC提取特征过程(详细请参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/8862587...
基于Transformer的各种巨型模型在各种自然语言处理任务中常常能够取得最优结果，但这些模型的训练成本往往过高...
基础性研究 网络架构 Transformer→BERT→预训练语言模型 优化理论 Lookahead 对抗训练 虚...
Transformer 关于Transformer的理论学习：Transformer详解[https://blog...
The Illustrated Transformer The Illustrated Transformer【译...
本文标题：Open transformer初步训练结果
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/goxfcltx.html
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