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损失函数熵
eiou
损失函数
EIou
损失函数是一种比较新颖的神经网络损失函数，在语音识别、
语音合成等领域，表现出了非常好的效果。那么，什么是
EIou
损失函
数呢？它有哪些特点？本文将一一道来。
一、什么是
EIou
损失函数？
EIou
损失函数（
End-to-End Improved 【【微信】】 System
with ECS-EM/PD Neural Networks
）是由日本东京大学的一位研究人
员提出的。该方法主要是在语音识别任务中使用，它是一种端到端的
方法，从声学特征到输出文本直接预测。
不同于以往的语音识别中广泛的交叉熵损失函数（
Cross-
Entropy Loss
），
EIou
损失函数是基于交叉熵损失函数的改进。在此
之上，
EIou
将每个序列样本的输出标签视为二进制分割掩模。也就是
说，
EIou
主要是在处理语音识别中的语音分割问题。为了解决因语音
信号的变化带来的非常细微的时间偏差及噪声的影响，
EIou
提出了对
时间的旋转（
Time Warping
）方法，通过位移来实现对序列的对齐。
二、
EIou
损失函数的特点
1.
适用范围广：
EIou
损失函数主要应用于语音识别及语音合成
领域，但是它也可以应用于其他序列预测任务中。目前已有相关研究
将其应用于视频场景下的动作识别任务中。
2.
鲁棒性强：
EIou
损失函数对语音信号中的噪声、语速变化等
都具有较好的适应性，并且提供了基于时间轨迹变形的序列对齐方法，
使其更具鲁棒性。
3.
效果突出：
EIou
损失函数在语音识别和语音合成领域中较为
常见，相对于传统的交叉熵损失函数而言，
EIou
损失函数的表现有了
较大的提升。
4.
常规操作简单：
EIou
损失函数可以使用现有的深度学习框架
进行实现，操作上比较简单。
三、
EIou
损失函数的应用现状
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