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上传时间: 2021-10-31 19:46:45
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文件大小: 2.71MB
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文件类型: -
crnn_ctc-centerloss
2020.12.27更新
使用最后一层全连接层输入的功能作为处理对象,即缩小这一功能的类内距离
实现功能和标签的对齐,主要解决了预测重复,预测漏字时的对齐问题(需要tf1.15)
增加对关键指标的计算和追踪,训练过程更直观,方便debug(需要tf1.15)
中心之间的距离
字符距离自己中心,形近字中心的距离
经过训练,字符距离差增大,预测置信度和距离差拥有一定相关性
增加feature的可视化,使用tensorboard的嵌入投影仪,方便调试
# 生成 embedding 图
python -m libs.projector --model=your_model_path --file=your_label_file_path --dir=your_log_dir
# 启动 tensorboard
tensorboard --logdir=you