Wall.E
but when I use the ds_tcn config，the result is still not reproducible. eg. FAR=1, FRR=0.98. what's wrong with me?
> I followed the stages in "$root_path/examples/hi_xiaowen/s0/run.sh" , and try to reproduce network perfermance using config/mdtc.yaml, num_average=10, max_epoch=80, but after training and check results(score.txt, stats.0.txt, stats.1.txt), the score, fa and...
> Thank you for your question. We found that one parameter was missing in a previous code change, which may be the reason for the model's non-convergence. In wekws/kws/utils/executor.py, line...
> 很感谢您的回复 那我们也大致明白这两个点了，我们先在这两个方面做些尝试．我们很愿意和你们多沟通交流，感谢！！！ > 您好，你们的工程非常棒，集合了小型的优秀的唤醒词模型以及提出创新性的了max_pooling loss．从我们用自己的数据跑你们的模型来看，比较容易过拟合，具体表现： １，训练集loss过快收敛，训练集acc过快的到达95%以上，大概两个step的时间 > > 2，验证集的数据稍微和训练集有些不一致，loss就比较大，验证集acc=0．如果从同类的数据集中划出一部分数据作为验证集，剩余的作为训练集，loss就比较正常，acc也能达到95%以上. > > 3，和验证集比较类似的测试集（包括纯干净的数据)，测试结果也不佳，激活很差，有的激活率为0 > > 4，从我们的实验结果来看，我们最终的测试集得和训练集尽可能的像，哪怕有比较小的差距，测试结果都是一边倒，个位数的识别率． > > 5，不知道你们有没有这样的情况，或者说我们还有哪里的技术点没有get到？有没有一些解决方案？ 谢谢，期待你们的回复． 我也发现了这种问题，请问你们现在解决这种问题了吗？
> 或者减小模型的复杂度？ 160k的mdtc和37k的mdtc都是如此效果，并没有解决问题
> 可以自己改一下 decode接口本身是支持batch的 今天在用这个工具打印置信度的时候遇到了一个新的问题，处理大于3min的音频的时候，位置编码过长导致报错，请问cli中的实例应该怎么修改呢  @robin1001 @Mddct @xingchensong
> `bpe_1024.json` is never used in training. It was an experimental and it makes no difference in this project. Hi, Can you give us some advice on how to make...
> > `bpe_1024.json` is never used in training. It was an experimental and it makes no difference in this project. > > Hi, Can you give us some advice on...
有，你是基于那个底座模型训练的
> > When the model converges to a relatively good situation, how much loss will be trained? > > When the model's **final loss** approximates 25, the audio reconstruction quality...