hung-yi lee_p15_Why Deep（cont.）
文章目錄 疑問-爲什麼要那麼多層 模塊化在語音識別中的應用 人類語言的架構 語音識別step 1 疑問-爲什麼要那麼多層 一層做的足夠多，就可以了 如果參數總數一定，比較兩種神經網絡 矮胖vs.高瘦 結果顯示：即使參數更少，高瘦的網絡出錯率更低 爲什麼呢？ 做DL其實就是在做模塊化 例如，現在做這樣一個影響分析：長髮男，長髮女，短髮男，短髮女，需要四個分類模型 但長髮男的數據過少，會造成訓練出的模
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