由图可以看出eer=0.2
[深度概念]·评估指标EER(Equal Error Rate)介绍 深度学习文章一般用EER(Equal Error Rate)等错误概率作为衡量分类器的一个客观标准，博文ROC曲线解释了如何计算EER...下面是对EER计算的简单介绍 EER（平均错误概率）是一种生物识别安全系统算法，用于预先确定其错误接受率及其错误拒绝率的阈值。当速率相等时，公共值称为相等错误率。...利用ROC的其他评估标准 AUC(area under thecurve)，也就是ROC曲线的下夹面积，越大说明分类器越好，最大值是1，图中的蓝色条纹区域面积就是蓝色曲线对应的 AUC EER（equal
算法的输出结果用等错误率（Equal Error Rate，EER）来衡量。 EER 是衡量声纹识别算法系统综合性能的重要指标，EER 值越小，系统的性能就越好。...---- 什么是EER、FAR、FRR？ 评估算法系统性能时常输出ROC 曲线，用于描述FAR（误识率）与FRR（拒识率）之间的关系。...等错误率（EER）是系统的误识率（FAR）和拒识率（FRR）相等时的错误率，即ROC曲线与45度角直线相交的点，是衡量声纹识别算法系统综合性能的重要指标。EER数值越小，系统性能越好。...依图团队以 0.0098 的 EER 值获得本届竞赛冠军，也是唯一将 EER 值降低到 0.01 以内的团队。...特别值得一提的是，这个结果比其他团队无约束数据集任务的结果更好（无约束数据集任务的冠军 EER 值为 0.0126）。
针对 2020 年东方语种识别 (OLR2020) 挑战赛的 AP20-OLR 语种识别任务，所提语种识别新方法取得了平均代价损失 (Cavg) 为 0.067，等误差率 (EER) 为 6.52% 的成绩...相比 OLR2020 挑战赛中的最优（SOTA，state-of-the-art）识别系统，所提语种识别新方法获得了 9% 的 Cavg 和 45% 的 EER 相对提升，而且模型参数减少了 91%，性能显著优于...为了证明所提模型在语种 / 方言识别任务上的有效性，该团队研究人员在东方语种 OLR2020 挑战赛识别任务 2 的方言识别任务上面进行了测试实验，采用了两个评价指标：平均损失性能 Cavg 和等错误率 EER...该系统相比 top1 分别实现了 9% 的 Cavg 和 45% 的 EER 相对改进。 3. 纵向对比 表 3 显示在东方语种识别中语种 / 方言识别任务上的消融研究的性能。...该方案所有提出的模型在 EER 方面都要优于 OLR2020 挑战赛中 最先进系统。
地方-效应关系（endemics-effort relationship,EER)，用于量化地方性的程度和当地物种灭绝对栖息地丧失的敏感性。 EER通常也被称为地方性特有物种的数量。...指数形式的EER同样会收敛到一个值（图3C），这个值为全球特有物种的数量。且当选择的样点数远远小于总样点数时，EER近似和采样量呈线性关系。 幂律分布的EER随着样本数单调增加。 3....三行分别为SAC，EER，OFD。 Zeta和beta多样性的关系 用z1和z2就可以表示群落两两之间的beta多样性。
即使用户只用一个唤醒词完成声纹注册，当用户使用另一个唤醒词时，声纹识别依然能做到极高的准确率（EER 分别为 2.30% 和 2.99%）。...最后，通过结合多种注意力技术，模型能将声纹识别的错误率（EER）降低 14% 左右。...在这些优势下，使用该新型损失函数的模型能学到更好的模型，错误率（EER）降低超过 10%，在训练时间上减少了 60%。...最后，相比于非基于注意的 LSTM 模型，基于注意的模型能把我们声纹识别系统的错误率（EER）降低 14% 左右。 论文：Speaker Diarization with LSTM ?
比如，在一个独立于文本的数据集上，Deep Speaker 在说话人验证任务上达到了 1.83% 的等错误率（EER），并且还在有 100 个随机采样的候选者的说话人识别任务上得到了 92.58% 的准确度...相比于基于 DNN 的 i-vector 方法，Deep Speaker 的 EER 下降了 50%，准确度提高了 60%。 ?...当仅在普通话语音上训练时，Deep Speaker 在英语的验证和识别任务上分别实现了 5.57% 的 EER 和 88% 的准确度。...例如，在一个独立于文本的数据集上，Deep Speaker 将说话人验证的等错误率（EER）相对降低了 50%，把说话人识别的准确率相对提升了 60%。
△ FRR是同人被误判为非同人的概率，越小越好，EER为FRR=FAR的点，亦越小越好 其他方法，就是单纯基于图像的了。...其中，表现最好的是把图像质量测量法 (Image Quality Measures) 和支持向量机 (Support Machine Vector) 结合在一起的方法： IQM+SVM，高清测试的EER...只有8.97%，低清测试的EER只有3.33%。
最后，组合系统在进行安静和嘈杂的条件分别优于i-vector系统以14％和25％的相对错误率（EER）。 1....表1.具有不同数量的UBM高斯分量，i向量和LDA输出维度的i向量系统的EER结果的比较。 ? 4.2....i-矢量系统的整体性能优于d-矢量系统：使用i-矢量t-范数得分的2.83％EER与使用d-矢量原始得分的4.54％相比。...如果没有maxout和dropout技术，训练有素的DNN的EER绝对差2％左右。 在隐藏层中将节点数增加到512并没有太大帮助，而将节点数减少到128会使得EER更差，为7.0％。...在EER性能方面，i / d矢量系统分别在i-vector系统中击败相对，非常和嘈杂条件14％和25％。 5.
Body []byte } func (p *Page) save() string { filename := p.Title + ".txt" eer...:= ioutil.WriteFile(filename, p.Body, 0600) if eer !
存储文件样式，后缀名称为【.mvb】 完成EER图的编辑后，执行菜单栏【File】→【Export】→【Forward Engineer SQL CREATE Script】命令导出SQL。
包括VoxCeleb1和Speaker in The Wild，即SITW）来评估后，这一方法展现了先进的性能：与使用softmax交叉熵损失的基线相比，新方法降低了两个任务25-30%的相等误差率（EER...），取得了在VoxCeleb1测试集熵2.238%的EER和SITW核心测试集上2.761%的EER。
Imagining Binary Answers”、“Passive Audio -Visual”等认知任务上有显著改善，其中“Passive Audio -Visual”上的ACC提高了18.14%，EER...与子空间技术相比，睁眼条件下的“Odd Ball Visual”、“SSVEP”和“Passive Audio-Visual”任务的提升最为显著，其中“SSVEP”任务的ACC提高了27.09％，EER...DAGN在大多数“留一任务”验证中性能最佳，在两个数据集上平均ACC达到99.5％和92.57％，平均EER分别为0.15％和3.09％。
One commonly used metric from the DET curve is the Equal Error Rate (EER) – this is the point at which...While EER can sometimes provide a useful quick comparison point, it is important not to rely solely on...EER when comparing different biometric systems for at least a couple of reasons....The second and more general reason is that EER of course does not capture the various other critical
为了评估二元分类器的性能，我们选择常用的性能指标：ROC（AUC）曲线下的面积和相等的错误率（EER）。...EER是接受和拒绝误差相等时的速率，而这个值越低，分类者越好。 结果： 首先，我们将孩子的触摸数据分为两组，分成3至5岁的儿童和6至11岁的儿童两组。...随着我们将滑动次数增加到8次，EER本地收敛到3.0％。尽管数据集的有限大小不允许我们进一步增加滑动次数，但结果清楚地表明使用多次滑动可以提高准确性。
相较于其他主流模型，CAM++在接受大约3k训练说话人后，其等错误率（EER）已经达到6.78%，并且在接受大约200k训练说话人后，EER进一步降至4.32%，展示了其卓越的性能。
比较神奇的是i-vector经常作为一种baseline方案，居然有如此低的EER，文中给出的解释是NIST 2012数据集中的数据语音本身就比较长，我的理解是因为i-vector和gmm-ubm都属于概率统计模型...minDCF 不仅考虑了两类错误的不同代价,还考虑了两种测试情况的先验概率,比 EER 更合理。...两者会融合起来，DET曲线的横纵轴将FAR和FER转为对数度量，这时候曲线越靠近原点，说明系统的EER错误识别率越小，性能越好。 ?...两者会融合起来，DET曲线的横纵轴将FAR和FER转为对数度量，这时候曲线越靠近原点，说明系统的EER错误识别率越小，性能越好。 ? 除了在模型上的评估。
个人习惯用MySQL workbench EER数据建模，然后生成SQL语句到数据库中执行，这样表之间的关系比较直观。 像下面这样： 画图 ? 正向工程，生成DDL语句： ?...前两天接了个新需求，于是我依然使用MySQL workbench EER建模，结果好不容易建模完成了，却被告知这个项目用的数据库是PostgreSQL！
常用的性能度量指标有错误拒绝率(FRR),错误接受率(FAR),等错误率(EER),、获取错误率和平均处理时间等。...由于单个FAR或FRR不能评估系统性能,所以一般我们把FRR和FAR相等时的错误率作系统的评估指标,称为等错误率EER.当EER值较小时，表示系统性能较高。
其中声纹识别作为一个典型的模式识别问题，其基本的系统架构如下【1】： PaddleSpeech这次开源的声纹识别与音频检索系统，集成了业界领先的声纹识别模型，使用ECAPA-TDNN模型提取声纹特征，识别等错误率（EER...声纹识别：新增开源ECAPA-TDNN模型，在VoxCeleb数据集上等错误率EER（Equal Error Rate）0.95%。 标点恢复: 开源基于ERNIE的中文标点恢复模型。
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