実験記録 fbf548f6

今までは記録されている全てのラベルを学習に使用していた。今回は、Data Augmentation として、確率でラベルを欠けさせることにした。

具体的には、指定した確率（デフォルトでは0.5）でどれか一つのラベルが欠け、これをラベルの数-1回だけ繰り返す。ラベルは最低でも1つ残る。

学習の方法は前回の実験と揃えた。

学習パラメータ

• optimizer: RMSprop

• learning rate: 1e-5

  • 100 epoch 毎に 10^-0.5 倍。

• minibatch size: 2

• epoch: 1000

結果

学習時間: 25.07 時間

どんなラベルを与えても、だいたい同じような音声が出力される。

感想

このアプローチはしばらく試さないと思う。

余談

学習曲線のグラフ出力（ここでは非掲載——例）が比較するのにあまりに不向きなので、両対数グラフとして出力できるようにしたい。