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TOOL · CL_294515 · Oct 12 · 04:00

研究发现，持续学习正则化可能会阻碍金融ASR的性能

一篇新的研究论文调查了持续学习正则化技术（特别是弹性权重巩固（EWC）和mini-KFAC）在用于转录金融财报电话会议的自动语音识别（ASR）系统上的有效性。研究发现，将Whisper-small等通用领域ASR模型适配到Earnings22基准上，可以在新的金融语音数据上提高性能，而不是发生灾难性遗忘。这表明在这种特定场景下，任务互补性可能会使正则化适得其反。然而，当需要正则化时，与标准的对角线EWC相比，逐层mini-KFAC近似…