AutoSpeech: Neural Architecture Search for Speaker Recognition

背景
经典的CNN可能并不适合声纹识别。本文提出了一种网络搜索的办法，来寻找最适合的network。

实现

search space：网络由多个cell，组成，每个cell的结构如下：

每个xi代表了一个tensor，每个edge代表了一种operation oij(.)
每个Cell包括2个input node、4个intermediate node、1个output node

第k个input的x0为第 k-2个cell的output，x1为第 k-1个cell的output
对于intermediate来说

output即将所有intermediate的output连接起来。

一共有14条Edge，每条edge对应8种常用的operation（search space O）。

主干网络由8层cell组成，其中在1/3与2/3位置的为reduction cell（先除以resolution数2，再乘通道数2），其他的为normal cell（保持spatial resolution）。所有normal cell的结构相同，所有reduction cell的结构也相同。

NAS：
优化两组参数：
1. α用来选择operation

2. W用来代表operation的参数

通过Softmax来优化参数α损失函数：

用Lvalidation来优化α，Ltrain来优化W。

本文将两者都用cross-entropy来表示:

K代表说话人数量。

训练过程如下：

训练完成之后，对每个x，保留两种拥有最高的softmax probability的operation（0除外），概率计算为：

之后测试不同数量的cell、channel，1/3与2/3的位置为reduction cell，其他为normal cell，用cross entropy loss进行优化，将average pooling的输出作为embedding。

实验
Voxceleb1分别提供了SV与SID的数据集，NAS时用SV数据集进行训练；模型训练时，用两个数据集分别训练。
测试了N=8、C=64，N=30、C=64与N=8、C=128的模型，保持它们的参数相同。

标签：node,Search,Neural,cell,AutoSpeech,reduction,intermediate,output,operation
来源： https://blog.csdn.net/qq_41048571/article/details/120266876