《表2 冻结层微调后语音识别精度》

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《基于迁移学习优化的DCNN语音识别技术》

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由表2可知，男性和女性的声音分别测试和合并在一起，与预训练一样，整体准确度的结果对于单独训练的男性和女性声音具有可比性，而男女合并后的精度较低。可以看出，在所有实验条件下，冻结层的百分比为10%～50%时，可获得最佳结果。在90%层被冻结的情况下，根本没有训练成绩。在这项研究中，预训练数据库与实际数据集不相关时，冻结大部分层并只训练最后剩余的层是没有意义的，因为特征的适应度是不够的，可随着冻结层的减少直到某个点改善。由于表1中的结果不充分，无法说明25个学时前培训不充分的假设。在与微调的交互中，只有25个学时阶段的预培训会产生与其他测试案例类似的结果。