arXiv 机器学习· Welmoed R. Eversteijn, Burooj Ghani, A. Leonie Baier, Dan Stowell·· 6 小时前AI 评分24
脉冲间隔变化对深度学习蝙蝠叫声分类的影响
Effects of interpulse-interval variation on deep-learning classification of bat vocalizations
AI 导读
深度学习蝙蝠叫声分类评估显示，脉冲间隔（IPI）变化对物种识别贡献有限，且 Transformer 架构并未比 CNN 更有效利用该信息。在同条件测试中，PaSST 在自然与归一化 IPI 下准确率分别为 71±2.3% 与 70±6.3%，EfficientNet-B0 则从 47±4.7% 升至 57±3.9%；跨条件测试表明归一化数据训练会导致自然测试集准确率下降。
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