Impact de perturbations internes sur l'entraînement de réseaux profonds pour la détection d'évènements sonores - Archive ouverte HAL Access content directly
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Impact de perturbations internes sur l'entraînement de réseaux profonds pour la détection d'évènements sonores

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Abstract

-L'apprentissage d'invariants est une méthode d'entraînement prometteuse pour les réseaux de neurones profonds, puisqu'elle permet à la fois de pallier le manque de diversité des bases de données disponibles, et de rendre les modèles entraînés plus interprétables. En pratique, l'apprentissage d'invariants passe souvent par l'utilisation d'augmentations de données et de coûts de consistance pénalisant la sensibilité d'un modèle à ces augmentations. Il n'existe cependant pas de consensus concernant la sélection de ces augmentations pour une tâche cible. Cet article étudie l'impact de plusieurs types d'augmentations sur l'entraînement d'un modèle de l'état de l'art, dans le cadre de la détection et de la classification d'évènements sonores. Nous montrons en particulier que la perturbation des représentations internes d'un réseau de neurones profond est bénéfique pour cette tâche.
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Dates and versions

hal-03759651 , version 1 (24-08-2022)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03759651 , version 1

Cite

David Perera, Slim Essid, Gael Richard. Impact de perturbations internes sur l'entraînement de réseaux profonds pour la détection d'évènements sonores. Colloque Francophone de Traitement du Signal et des Images (GRETSI), Sep 2022, Nancy, France. ⟨hal-03759651⟩
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