特征提取

迁移学习（transfer learning）是深度学习领域的一个重要概念，它指的是将一个领域（源领域）学到的知识应用到不同但相关的领域（目标领域）中，这种方法可以显著减少训练时间，提高模型性能，尤其是在数据量有限的新任务上。迁移学习的应用场景1、小数据集学习：当目标领域的数据量较小时，迁移学习可以从大量数据预……

在语音识别和自动语音处理领域，模型文件和其内部组件的命名通常具有特定的含义，在ModelScope的FunASR（Functional Acoustic Speech Recognition）模型文件中，"am.mvn"这个术语可能代表的是“acoustic model”（声……

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习模型，主要用于处理具有类似网格结构的数据，如图像、语音和文本，CNN在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的成功，以下是一些常见的卷积神经网络结构：1、LeNet5LeNet5是Yann LeCun于1998……

卷积神经网络（CNN）的基本原理卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理具有类似网格结构的数据，如图像（2D网格像素）和时间序列数据（1D网格），CNN通过模拟人类视觉系统的工作方式，能够有效地识别、分类和处理视觉信息。CNN的核心……

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种深度学习模型，主要用于处理具有类似网格结构的数据，如图像、语音和文本，CNN在计算机视觉领域取得了显著的成功，尤其是在图像分类、目标检测和语义分割等任务中，以下是关于CNN的详细解释，包括小标题和单元表格。1、卷积层卷积层是……