マルチラベル音響イベント検出モデルの検討
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マルチラベルモデルの構築 >
2025/7/2
学習と評価を試す
GPUの利用を検討?
mps
指定で動くらしい
Metal
Acoustic Event Detection in Vehicles: A Multi-Label Classification Approach
線形分類器はどうなのか
マルチラベルのために損失関数を弄れば良さそう?
音を用いた行動認識モデルの知識蒸留による軽量化および精度向上
損失関数だけ変えれば動きそう
すでに
BCE loss
で設定していた
Adam
と
BCE loss
の理解を深める必要がある
やってみる
実行中
CPU実行だと無理があるかな
今度はきちんとバックエンドを動かそう
できれば調べたい
イベントの共起を学習
させる手法は?
ラベル同士の関係性や共通の特徴を学習
するような工夫は?
cf.
https://gemini.google.com/app/c239c67b2c533216