論文の概要: autrainer: A Modular and Extensible Deep Learning Toolkit for Computer Audition Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11943v1
- Date: Mon, 16 Dec 2024 16:25:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-17 13:59:14.365738
- Title: autrainer: A Modular and Extensible Deep Learning Toolkit for Computer Audition Tasks
- Title（参考訳）: autrainer: コンピュータ聴覚タスクのためのモジュール的で拡張可能なディープラーニングツールキット
- Authors: Simon Rampp, Andreas Triantafyllopoulos, Manuel Milling, Björn W. Schuller,
- Abstract要約: autrainerは、監査タスクのコンピュータトレーニングのためのPyTorchベースのツールキットである。
本稿では,その内部動作と重要な機能について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.4526628515253
- License:
- Abstract: This work introduces the key operating principles for autrainer, our new deep learning training framework for computer audition tasks. autrainer is a PyTorch-based toolkit that allows for rapid, reproducible, and easily extensible training on a variety of different computer audition tasks. Concretely, autrainer offers low-code training and supports a wide range of neural networks as well as preprocessing routines. In this work, we present an overview of its inner workings and key capabilities.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,コンピュータオーディションタスクのための新しいディープラーニングトレーニングフレームワークであるAutrainerの重要な運用原理を紹介する。
autrainerはPyTorchベースのツールキットで、様々なコンピュータオーディションタスクの迅速で再現性があり、容易に拡張可能なトレーニングを可能にする。
具体的には、Autrainerはローコードトレーニングを提供し、幅広いニューラルネットワークと前処理ルーチンをサポートする。
本稿では,その内部動作と重要な機能について概説する。
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