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新的GLOBE框架增强了设备端AI训练的核心集选择
研究人员开发了GLOBE（Gradient Local-Balanced Extraction，梯度局部平衡提取）框架，这是一种用于设备端深度神经网络训练中核心集选择的新颖框架。GLOBE通过捕获不断变化的优化动态并处理相关样本来解决现有方法的局限性，其方法是轨迹对齐梯度匹配。该框架将样本选择构建为一个全局优化的稀疏加权问题，利用多个训练检查点来构建梯度轨迹，并采用正则化技术来诱导稀疏性和稳定权重。实验表明，GLOBE在下游测试准确性…
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RIVET框架通过幂等性目标增强语音编辑的鲁棒性
研究人员开发了一个名为RIVET的新训练框架，以提高语音属性编辑模型的鲁棒性。该框架包含一个幂等性目标，确保编辑功能的重复应用产生相同的结果，从而降低对大规模语音数据集中嘈杂或不一致的属性标注的敏感性。在受控标签噪声和GLOBE数据集上的评估表明，与标准训练方法相比，RIVET提高了编辑成功率并更好地保留了说话人身份。