Yann LeCun、何凯明参与的新作S-JEPA：告别硬聚类，51.8M参数语音模型碾压一众90M以下
Yann LeCun和何凯明两位大神的名字同时出现在作者栏，这排面，拉满了！他们提出了一种全新的自监督语音学习范式S-JEPA，用软聚类取代了硬聚类，彻底告别了HuBERT那种需要中断训练、重新聚类的繁琐流程。更有意思的是，它只用51.8M参数，就在SUPERB语音识别上碾压了所有90M参数以下的方法，效果直逼94.7M的HuBERT-Base。这背后隐藏着
标签：自监督学习
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