参考文献 CTC学习笔记(一) 简介:https://blog.csdn.net/xmdxcsj/article/details/51763868 CTC学习笔记(二) 训练和公式推导 很详细的公示推导 前向后向算法计算序列概率,并最大化 使用BPTT算法得到损失函数对神经网络参数的偏导. tensorflowbook 具体实现 语音识别实例. 语音识别:深入理解CTC Loss原理 符号表示等非常详细 Sequence Modeling With CTC 最好的教程! 有动图,有对比 CS22…

#-*-coding:utf8-*- __author = "buyizhiyou" __date = "2017-11-21" ''' 单步调试,结合汉字的识别学习lstm,ctc loss的tf实现,tensorflow1.4 ''' import tensorflow as tf import numpy as np import pdb import random def create_sparse(batch_size, dtype=np.int32):…

1. 总述 Focal loss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题.该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重,也可理解为一种困难样本挖掘. 2. 损失函数形式 Focal loss是在交叉熵损失函数基础上进行的修改,首先回顾二分类交叉上损失: 是经过激活函数的输出,所以在0-1之间.可见普通的交叉熵对于正样本而言,输出概率越大损失越小.对于负样本而言,输出概率越小则损失越小.此时的损失函数在大量简单样本的迭代过程中比较缓慢且可能无法优化至最优.那么Foc…

https://blog.csdn.net/left_think/article/details/76370453 1. 背景介绍  在传统的语音识别的模型中,我们对语音模型进行训练之前,往往都要将文本与语音进行严格的对齐操作.这样就有两点不太好: 严格对齐要花费人力.时间.严格对齐之后,模型预测出的label只是局部分类的结果,而无法给出整个序列的输出结果,往往要对预测出的label做一些后处理才可以得到我们最终想要的结果.  虽然现在已经有了一些比较成熟的开源对齐工具供大家使用,但是随着de…

本质上讲,Focal Loss 就是一个解决分类问题中类别不平衡.分类难度差异的一个 loss,总之这个工作一片好评就是了. 看到这个 loss,开始感觉很神奇,感觉大有用途.因为在 NLP 中,也存在大量的类别不平衡的任务.最经典的就是序列标注任务中类别是严重不平衡的,比如在命名实体识别中,显然一句话里边实体是比非实体要少得多,这就是一个类别严重不平衡的情况. 硬截断 整篇文章都是从二分类问题出发,同样的思想可以用于多分类问题.二分类问题的标准 loss 是交叉熵. 其中 y∈{0,1} 是真…

VisualPytorch beta发布了! 功能概述:通过可视化拖拽网络层方式搭建模型,可选择不同数据集.损失函数.优化器生成可运行pytorch代码 扩展功能:1. 模型搭建支持模块的嵌套:2. 模型市场中能共享及克隆模型:3. 模型推理助你直观的感受神经网络在语义分割.目标探测上的威力:4.添加图像增强.快速入门.参数弹窗等辅助性功能 修复缺陷:1.大幅改进UI界面,提升用户体验:2.修改注销不跳转.图片丢失等已知缺陷:3.实现双服务器访问,缓解访问压力 访问地址:http://sunie…

CTC,Connectionist temporal classification.从字面上理解它是用来解决时序类数据的分类问题.语音识别端到端解决方案中应用的技术.主要是解决以下两个问题 解决语音输入和标签的对齐问题.对于一段语音输入,将其转化为声学频谱图,传统的声学模型需要对其频谱图上的每一帧对应的发音因素,而采用CTC作为损失函数,只需要一个输入序列和输出序列即可. CTC是一种损失函数,用来衡量输入的序列经过神经网络之后,和真实的输出相差有多少.对于nihao这个发音,不同的人有不同的发…

CTC 的工作原理     Fig. 1. How CTC  combine a word (source: https://distill.pub/2017/ctc/) 这篇文章主要解释CTC 的工作原理. Motivation CTC 的全称是Connectionist Temporal Classification. 这个方法主要是解决神经网络label 和output 不对齐的问题(Alignment problem). 这种问题经常出现在scene text recognition,…

CTC是2006年的论文Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks中提到的,论文地址: http://www.cs.toronto.edu/~graves/icml_2006.pdf 论文中CTC的定义是这样的:把对未分割的序列数据label的任务叫做Temporal Classification,把使用RNNs对未分割的序列数据…

目录 一. CRNN概论 简介 网络 二. CRNN局部之特征提取 三. CRNN局部之BLSTM 四. CRNN局部之CTC 关于CTC是什么东西? CTC理论基础 五. 参考文献 一. CRNN概论 重点:原论文一定要得看!!!英语好的直接看原论文,不懂的地方查资料.英语不好的(比如笔者),先看中文资料,然后再看原论文. 简介 CRNN全称是:An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition…