#说话人验证 #说话人识别 #预训练 #迁移学习 #数据增强 #竞赛报告 #系统集成

📝 5.5/10 | 前40% | #说话人验证 | #迁移学习 | #说话人识别 #预训练 | arxiv

学术质量 4.5/8 | 影响力 0.5/1 | 可复现性 0.5/1 | 置信度 高

👥 作者与机构

• 第一作者：Amir Mohammad Rostami（独立参与者，机构标注为“Self-Organized and Independent Participants”）
• 通讯作者：论文中未明确标注通讯作者。根据投稿信息，两位作者（Amir Mohammad Rostami 和 Pourya Jafarzadeh）均来自“Self-Organized and Independent Participants”，即独立组织的参与者，未隶属于特定学术机构。
• 作者列表：Amir Mohammad Rostami, Pourya Jafarzadeh

💡 毒舌点评

这篇竞赛系统报告清晰地展示了一个在严苛资源约束（9周时间、无专用GPU）下构建高性能TdSV系统的完整工程路径。其最大价值在于“如何做”的实战记录：合理利用预训练模型、引入轻量级模型、设计端到端流水线，最终取得了有竞争力的结果（MinDCF 0.0461, EER 1.3%）。然而，它绝非一篇研究论文。其“创新”停留在对现有技术的熟练组合与调优，核心学术贡献近乎为零。论文最大的遗憾在于实验分析的“懒惰”：缺少任何消融研究来证明各组件的有效性，也缺乏与竞赛中其他团队或公开SOTA的直接对比，导致其宣称的“strong performance”缺乏支撑依据，更像一份合格的工程验收报告而非学术论文。

📌 核心摘要

1. 要解决什么问题：在2024年文本相关说话人验证（TdSV）挑战赛中，开发一个能同时验证说话人身份和所说短语的系统。核心约束是有限的开发时间（9周）和计算资源（无专用GPU）。
2. 方法核心是什么：采用多模型集成策略。系统核心是三个说话人嵌入提取器（SEE）：两个在VoxCeleb上预训练的模型（ResNet-TDNN和NeXt-TDNN）进行微调，一个轻量级模型（EfficientNet-A0）从头训练。集成这些模型的分数后，再与一个基于wav2vec 2.0的短语分类器（PhC）的输出相乘，得到最终决策分数。
3. 与已有方法相比新在哪里：论文未声称提出新的模型架构。其新颖性主要体现在针对竞赛约束的系统工程集成：1) 创新性地将为关键词检测优化的EfficientNet-A0应用于说话人验证任务（据作者声称是首次）；2) 设计了一个整合了预训练微调、从头训练、多模型分数融合与短语验证的完整端到端流水线，为资源受限场景下的TdSV系统构建提供了可行范本。
4. 主要实验结果如何：系统在官方评估集上取得了MinDCF 0.0461 和 EER 1.3%。论文通过DET曲线（图3）分析了性能差异：男性说话人子集性能最佳；波斯语和英语子集表现相似且稳定；文本约束（TC）与文本无关（IC）任务表现均具竞争力。论文未提供与其他参赛团队或SOTA方法的直接性能对比数据。
5. 实际意义是什么：为在有限计算资源和时间内快速构建一个高性能的TdSV系统提供了一个经过验证的有效工程方案，证明了模型集成、数据增强和分数归一化等标准技术在组合应用下的有效性。
6. 主要局限性是什么：论文本身仅在结论处简要提及未来工作（如缩小性别/语言子集间的性能差距、提升短语验证精度）。更核心的局限在于：1) 缺乏任何消融实验，无法量化各模块贡献；2) 方法描述存在关键细节缺失，影响严谨性与可复现性；3) 未与其他系统对比，结果解读受限。

🔗 开源详情

• 代码：论文中未提及代码链接。
• 模型权重：论文中未提及模型权重的直接链接。
• 数据集：
  • 训练集：VoxCeleb 1 & 2（论文未提供链接）。
  • 训练集：LibriSpeech（论文未提供链接）。
  • 训练集：Mozilla Common Voice Farsi（论文未提供链接）。
  • 评估集/训练集：DeepMine语料库（论文引用[14,15]，提供论文信息，未提供直接下载链接）。
• Demo：论文中未提及。
• 复现材料：论文中提供了详细的模型架构与训练配置表格（表2-6），包括超参数、数据增强方法等，但未提供完整的训练脚本、检查点或配置文件。
• 论文中引用的开源项目：
  • NeXt-TDNN [10]：论文未提供代码链接，仅引用会议论文。
  • ResNet-TDNN [11]：论文未提供代码链接，仅引用论文。
  • EfficientNet-A0 [12]：论文未提供代码链接，仅引用论文。
  • wav2vec 2.0 [13]：论文未提供项目链接，仅引用论文。
  • pyannote/voice-activity-detection [用于VAD]：论文中提及使用该模块，但未提供GitHub链接（该项目通常托管于 https://github.com/pyannote/pyannote-audio，但论文中未明确写出）。
  • DeepMine语料库 [14,15]：论文引用相关论文，未提供直接数据集链接。

🏗️ 方法概述和架构

图1 展示了Naïve团队TdSV系统的整体架构。该系统是一个模块化、多阶段的流水线，输入为原始音频，输出为综合说话人与短语验证结果的最终决策分数。它主要由两大核心模块构成：说话人验证模块和短语检测模块。

1. 整体流程概述 系统处理一个试验音频时，流程并行启动：一方面，音频经过预处理和特征提取后，被送入三个独立的说话人嵌入提取器（SEE）生成说话人嵌入。这些嵌入与注册嵌入进行余弦相似度计算，并经S-norm归一化得到各模型的说话人验证分数。三个分数经简单平均融合，转换为一个说话人验证概率。另一方面，原始音频被送入基于wav2vec 2.0的短语分类器（PhC），输出短语匹配概率。最终决策分数由这两个概率相乘得到。

2. 主要组件/模块详解

• 组件A：说话人嵌入提取器（SEE）

  • 名称与数量：NeXt-TDNN-SEE， ResNet-TDNN-SEE， EfficientNet-A0-SEE。
  • 功能：从预处理后的语音片段中提取能够表征说话人身份的、固定长度的高维嵌入向量。
  • 内部结构/实现：
    • NeXt-TDNN：采用TS-ConvNeXt块替代传统的SE-Res2Net块。每个TS-ConvNeXt块包含一个时间多尺度卷积（MSC）模块和一个逐帧前馈网络（FFN），并引入全局响应归一化（GRN）以促进选择性特征传播。该架构旨在更灵活地捕捉帧间和帧内上下文。模型使用Additive Angular Margin Softmax (AAM-Softmax) 损失进行训练（参数：Margin=0.3, Scale=40），并采用循环学习率调度器。
    • ResNet-TDNN：采用基于残差连接的深度网络结构，包含多个残差块，每个块内集成批量归一化（Batch Normalization）和激活函数。其设计目的是通过深层网络学习更鲁棒的说话人特征。
    • EfficientNet-A0：基于EfficientNet-B0的复合缩放方法设计的轻量级卷积神经网络。其宽度系数为0.35，深度系数为0.25，原设计用于关键词检测。论文指出这是首次将其应用于说话人验证任务。
  • 输入输出：输入为梅尔频谱图等音频特征（例如，NeXt-TDNN使用n_mels=80, n_fft=512等参数）。输出为固定维度的说话人嵌入向量（NeXt-TDNN输出192维，ResNet-TDNN输出256维）。

• 组件B：短语检测模块（PhC）

  • 名称：Wav2vec-PhC
  • 功能：验证试验音频中所说的短语是否属于预定义的10类短语之一。
  • 内部结构/实现：基于预训练的lighteternal/wav2vec2-large-xlsr-53-greek模型。在预训练的wav2vec 2.0模型基础上，添加全连接层（隐层大小1024，中间层4096，激活函数GELU）作为分类头，进行单标签分类。
  • 输入输出：输入为原始音频波形，输出为一个概率向量（10维，通过softmax），表示当前音频属于各目标短语的概率。

• 组件C：评分与归一化（Scorer）

  • 名称：S-norm Scorer
  • 功能：计算单个注册嵌入与试验嵌入之间的相似度，并进行归一化以提升鲁棒性。
  • 内部结构/实现：
    1. 计算余弦相似度：Score(e, t) = cos(e, t)。
    2. 应用S-norm归一化，公式为： ScoreS-norm(e, t) = (Score(e, t) - μtrial) / σtrial + (Score(e, t) - μenroll) / σenroll 其中，μtrial、σtrial是试验嵌入t与一个来自训练集的大型嵌入语料库（c cohort，大小10,000）中所有嵌入计算得到的分数分布的均值和标准差；μenroll、σenroll同理，是注册嵌入e与同一语料库计算得到的。
  • 输入输出：输入为注册嵌入e、试验嵌入t及训练集语料库，输出为一个归一化后的标量分数。
  • 设计动机：补偿因说话人自身特征偏移或信道变化带来的分数偏移，是提升说话人验证系统鲁棒性的标准技术。

• 组件D：融合与决策

  • 功能：整合三个SEE的分数以及PhC的概率，生成最终决策分数。
  • 实现：
    1. 三个SEE模型分别计算其S-norm归一化后的说话人相似度分数。
    2. 将这些分数转换为[0,1]范围内的概率值（论文未说明具体转换方法，如sigmoid或min-max）。
    3. 对三个概率值进行简单平均融合，得到一个初步的说话人验证概率。
    4. 最终，该说话人验证概率与PhC输出的短语匹配概率（取目标短语对应的概率值）相乘，得到最终决策分数。
  • 设计动机：通过模型集成利用不同架构的互补性提升鲁棒性；通过乘法融合直观地实现TdSV任务对“身份”和“内容”的双重验证要求。

3. 组件间的数据流与交互 数据流清晰且部分并行：

• 主路径（说话人验证）：原始音频 → VAD预处理 → 特征提取 → {NeXt-TDNN-SEE, ResNet-TDNN-SEE, EfficientNet-A0-SEE} → 三个独立的说话人嵌入 → 分别与注册嵌入计算余弦相似度 & S-norm归一化 → 三个说话人分数 → 转换为概率并平均融合 → 说话人验证概率。
• 并行路径（短语验证）：原始音频 → Wav2vec-PhC → 短语匹配概率（10类概率）。
• 决策点：说话人验证概率 × 短语匹配概率 → 最终决策分数。

4. 关键设计选择及动机

• 模型集成：动机是利用不同架构（深度残差网络、多尺度卷积网络、轻量级网络）的互补性，提高系统泛化能力和鲁棒性。在有限数据下，集成通常比单一模型更稳健。
• 预训练+微调与从头训练结合：动机是平衡资源效率与领域适应性。对于计算资源需求较高的预训练模型（NeXt-TDNN, ResNet-TDNN），采用微调策略以快速适应；对于轻量级模型（EfficientNet-A0），则利用挑战赛数据从头训练，旨在获得更贴合任务的表征并“strengthen the ensemble approach in low-resource settings”。
• 独立的短语验证模块：动机是TdSV任务需要同时验证“谁在说”和“说了什么”。使用强大的预训练语音模型（wav2vec 2.0）处理内容验证是自然且有效的选择。
• S-norm归一化：动机是提升分数对不同说话人、不同信道条件下的鲁棒性，是说话人验证领域的标准优化技术。
• 分数相乘决策：动机是实现TdSV的核心逻辑——只有同时满足说话人匹配和短语匹配，验证才通过。

5. 多阶段/多模块逐层展开 系统可分为以下阶段：

• 预处理阶段：使用pyannote VAD去除每个音频片段首尾静音。
• 特征提取阶段：对音频计算梅尔频谱图（具体参数：n_mels=80, n_fft=512, win_length=400, hop_length=160），部分模型训练时使用Spec Augmentation（频率掩码参数8，时间掩码参数10）。
• 嵌入提取与评分阶段（并行）：
  • 三个SEE模型独立运行，分别生成一个说话人嵌入向量。
  • 每个嵌入向量与对应的注册嵌入计算余弦相似度，并利用训练集语料库进行S-norm归一化，得到三个说话人分数。
• 短语分类阶段（并行）：Wav2vec-PhC模型运行，输出10维短语概率向量。
• 融合与决策阶段：将三个说话人分数转换为概率并平均，再与从短语概率向量中选取的（目标短语对应的）概率相乘，输出最终分数。

6. 架构图/流程图 图2 详细展示了评分器（Scorer）模块的内部工作原理。图中左侧是注册嵌入（enrollment embedding e），右侧是试验嵌入（trial embedding t）。首先计算两者的余弦相似度得到原始分数 Score(e, t)。为了归一化，系统使用一个来自训练数据的“语料库嵌入”（Cohort Embeddings，论文中说明大小为10,000）。试验嵌入 t 与该语料库中所有嵌入计算分数，得到分数分布的均值 μtrial 和标准差 σtrial；同样，注册嵌入 e 也与该语料库计算分数，得到 μenroll 和 σenroll。最后，原始分数通过这两个分布的标准化（即Z-score归一化）并相加，得到最终的S-norm归一化分数。这个过程有效减少了因说话人自身特征偏移或信道变化带来的分数偏移，使评分更加公平和鲁棒。

7. 专业术语解释

• TdSV (Text-Dependent Speaker Verification)：文本相关说话人验证。要求说话人按指定内容说话，并同时验证其身份和说话内容。
• MinDCF (Minimum Detection Cost Function)：最小检测代价函数，一种综合考虑误识率和拒识率的说话人验证评测指标，值越小越好。
• EER (Equal Error Rate)：等错误率，当误识率等于拒识率时的值，值越小越好。
• S-norm (Cohort Normalization)：基于语料库的分数归一化方法，用一组参考嵌入（语料库）来校准分数，提高鲁棒性。
• SEE (Speaker Embedding Extractor)：说话人嵌入提取器，指能够将变长语音映射为定长说话人表征向量的模型。
• VAD (Voice Activity Detection)：语音活动检测，用于区分音频中的语音段和非语音段（如静音）。
• DET curve (Detection Error Tradeoff curve)：检测错误权衡曲线，用于可视化不同阈值下误识率和拒识率的关系，是评估二分类系统的常用工具。

💡 核心创新点

1. 竞赛约束下的高效系统集成方案：针对挑战赛时间紧（9周）、无专用GPU的现实约束，提出并实施了一种混合训练策略：对两个预训练大模型（ResNet-TDNN, NeXt-TDNN）进行微调，同时从头训练一个为关键词检测优化的轻量级模型（EfficientNet-A0）以“strengthen the ensemble approach in low-resource settings”。这一策略平衡了性能、适应性和资源消耗。
2. 将EfficientNet-A0引入说话人验证：据作者声称，这是首次将EfficientNet-A0应用于说话人验证任务。该模型轻量高效（参数少），旨在为集成系统贡献多样性和适应性，其有效性通过最终结果得到验证。
3. 端到端集成短语验证的TdSV框架：设计了一个完整的系统流水线，明确将基于预训练wav2vec 2.0的短语分类器（PhC）与多个说话人嵌入提取器（SEE）集成。最终的“说话人分数 × 短语分数” 乘法决策机制，直观且有效地满足了TdSV任务对身份和内容的双重验证需求。

📊 实验结果

1. 主要Benchmark结果 论文仅报告了在2024 TdSV挑战赛官方评估集上的单一整体结果，未提供与其他基线或参赛团队的直接对比。

• 指标：MinDCF, EER
• 结果：
  • MinDCF: 0.0461
  • EER: 1.3%

2. 细分结果（来自图3） 论文提供了按性别、语言和任务类型划分的检测错误权衡（DET）曲线（图3），但未给出具体的数值表格。 图3 显示了系统在不同子集上的性能。根据论文描述的关键观察如下：

• 性别：男性说话人子集（蓝色实线）性能最佳，在较宽的假阳性率（FPR）范围内保持较低的假阴性率（FNR）；女性说话人子集（紫色虚线）性能略差，FNR稍高。
• 语言：波斯语子集（红色虚线）和英语子集（黑色实线）的性能趋势相似，均略低于男性子集，但整体表现稳定。
• 任务类型：文本约束（TC）与文本无关（IC）任务对比（青色点线）的性能保持竞争力。
• 整体：所有曲线均显示系统具有较低的错误率，证明了其良好的泛化能力。

3. 消融实验 论文未提供任何消融实验数据。例如：未报告单个SEE模型（NeXt-TDNN, ResNet-TDNN, EfficientNet-A0）的独立性能；未评估移除PhC模块后的性能；未比较不同分数融合策略（如加权平均）；未分析数据增强等策略的影响。这使得无法定量分析各个设计选择的具体贡献。

4. 与SOTA对比 论文未提供与任何已发表SOTA方法或挑战赛中其他顶尖团队的直接性能对比。论文仅陈述系统取得了“strong performance”，但未提供任何可量化的相对定位信息（如在挑战赛中的排名，或与去年冠军结果的差距）。

🔬 细节详述

• 训练数据：
  • 固定训练集：由挑战赛指定，包含 VoxCeleb 1 & 2, LibriSpeech, Mozilla Common Voice Farsi, DeepMine。
  • 补充数据：为增强泛化性，额外使用了128个来自Mozilla Common Voice Farsi的说话人和210个来自LibriSpeech的说话人数据（具体每个说话人使用多少 utterance 未说明）。
  • 预处理：对每个训练样本使用pyannote/voice-activity-detection进行VAD，去除首尾静音。
  • 数据增强：详见表6，包括噪声注入（SNR 0-15dB）、混响（使用RIR及其注释）、频率丢弃（随机丢弃1-3个频段）、时间丢弃（随机移除长度1000-2000ms的时域块，共1-5次）。
• 损失函数：
  • NeXt-TDNN：明确说明为Additive Angular Margin Softmax (AAM-Softmax)，参数：Margin=0.3, Scale=40，类别数1958（应为挑战赛训练集说话人数量）。
  • ResNet-TDNN：未明确说明损失函数。
  • EfficientNet-A0：未明确说明损失函数，但提到其Classifier Output Neurons为1958，暗示可能也是AAM-Softmax。
  • PhC (Wav2vec-PhC)：未明确说明损失函数，但描述为“Single Label Classification”，可能为交叉熵损失。
• 训练策略： NeXt-TDNN：AdamW优化器，学习率 1e-6 Batch Size 200 = 0.0002，使用循环学习率调度器，最大200个epoch。
  • ResNet-TDNN：学习率0.0001，基准学习率1e-8，训练10个epoch，batch size 10。
  • EfficientNet-A0：未说明具体训练策略（如优化器、学习率、epoch数等）。
  • 微调策略：对预训练模型（NeXt-TDNN, ResNet-TDNN），采用“分层学习率”，最后一层使用较高学习率，前面层使用较低学习率（具体数值未说明）。
• 关键超参数：
  • NeXt-TDNN：详见表2（如上文方法部分所述）。
  • ResNet-TDNN：详见表3（如上文方法部分所述）。
  • EfficientNet-A0：详见表4（输入形状[301, 80]，宽度系数0.35，深度系数0.25，Dropout 0.15，Drop Connect 0.25，嵌入输出维度256）。
  • PhC：详见表5（使用lighteternal/wav2vec2-large-xlsr-53-greek模型，输出x-vector维度512，分类隐层1024等）。
  • 特征提取：梅尔频谱图，n_mels=80, n_fft=512, win_length=400, hop_length=160。Spec Augmentation参数：频率掩码参数8，时间掩码参数10。
• 训练硬件：NVIDIA 3090Ti GPU。
• 推理细节：
  • 注册：三个注册音频经VAD后拼接，从拼接后的文件中提取单一嵌入。
  • S-norm：使用训练集中10,000个嵌入作为语料库。
  • 融合：三个SEE模型的归一化概率进行简单平均。
• 正则化/技巧：数据增强（详见表6），VAD预处理，S-norm分数归一化。未提及针对EfficientNet-A0或整体系统的额外正则化策略（如早停）。
• 图6（数据增强表）：

  增强类型	描述	参数
  噪声注入	向干净信号添加噪声	SNR: 0-15 dB
  混响	应用房间脉冲响应	RIR注释
  频率丢弃	丢弃随机频率频段	丢弃1-3个频段
  时间丢弃	移除随机时间块	长度: 1000-2000 ms, 1-5次丢弃

⚖️ 评分理由

创新性：1.0/3 评审意见：论文的技术贡献本质上是现有模型的集成和工程化应用。其所谓的创新点（如应用EfficientNet-A0于说话人验证）属于模型应用的迁移，而非架构或方法论上的根本创新。系统设计（多模型集成、分数融合、加入短语验证）是解决TdSV问题的合理且常见的工程思路，但缺乏新颖的洞察或能显著超越简单集成的原理性贡献。论文未提出新的建模挑战或解决方案。

技术严谨性：1.0/2 评审意见：论文对主要模型（NeXt-TDNN）的架构和训练配置描述较为详细（见表2）。然而，存在多处关键信息缺失，严重影响严谨性：1) ResNet-TDNN和EfficientNet-A0的损失函数未说明；2) EfficientNet-A0的完整训练策略（优化器、学习率、调度等）缺失；3) 短语分类器PhC的训练数据、过程及损失函数几乎未描述；4) 微调策略中“分层学习率”的具体数值未给出；5) 对于如何处理多语言（波斯语/英语）的模型策略未做任何讨论。这些细节的缺失使方法的完整性和可复现性大打折扣。

实验充分性：0.5/2 评审意见：实验报告严重不足，是本文最大的弱点。1) 完全无消融实验：无法判断三个SEE模型、PhC模块、S-norm、数据增强、融合策略等任何单个组件对最终结果的贡献度，这使得技术贡献无法评估。2) 无对比实验：未与任何已发表的基线方法或挑战赛其他团队的结果进行对比，无法定位本系统在技术上的相对水平，其“strong performance”的声明缺乏支撑。3) 结果分析浅薄：仅提供了整体DET曲线并做了定性描述，未给出任何子集的定量数值，也缺乏对失败案例或边界条件的深入分析。

清晰度：2.0/1 评审意见：论文结构完整，写作清晰通顺。图表（图1架构图、图2评分器图、图3 DET曲线）对理解系统有直接帮助。主要问题在于前述的技术细节缺失导致方法描述不完整，影响读者对系统关键部分的理解和复现，但这在竞赛报告中相对常见。整体而言，信息组织良好，易于理解其系统框架和结果。

影响力：0.5/1 评审意见：作为一份竞赛系统报告，其影响力主要局限于为特定约束下的TdSV问题提供了一个有效的工程解决方案。论文提出的框架和经验对其他竞赛参与者或工程实践者有一定参考价值。然而，由于缺乏方法上的创新和深入的分析，它对推动说话人验证领域的学术进展（如提出新问题、新架构、新理论）贡献有限。其影响力更偏向于应用实践层面。

可复现性：0.5/1 评审意见：论文提供了大量的模型超参数和训练设置细节（如表2-6），这值得肯定。然而，缺少代码和模型权重的公开链接，这是可复现性的主要障碍。此外，一些关键训练细节（如EfficientNet-A0的完整训练流程、PhC的具体训练数据）的缺失，使得他人无法完全复现其结果。

🚨 局限与问题

1. 论文明确承认的局限：

   • 论文在结论部分提到：“Future work could involve refining model architectures to minimise the performance gap across gender and language subsets and exploring additional techniques for improving phrase verification accuracy”。这表明作者认识到系统在不同人口统计和语言子集上存在性能差异，且短语验证准确性可进一步提升。
   • 引言中提到选择适配预训练模型是因为“limited challenge duration and the available resources”，承认了方法选择受到资源约束。

2. 审稿人发现的潜在问题：

   • 缺乏消融研究是核心缺陷：无法验证系统各个组件的必要性和有效性。例如，单独使用NeXt-TDNN的性能可能已经足够好，添加其他模型和PhC到底带来了多少增益？这使得论文的技术贡献难以量化评估。
   • 实验结论缺乏支撑：论文声称取得了“strong performance”，但由于缺乏与SOTA或竞赛中其他团队的直接对比，这一结论显得空泛。MinDCF 0.0461和EER 1.3%在挑战赛中的具体排名如何？与其他方法相比处于什么水平？
   • 方法描述不完整：ResNet-TDNN和EfficientNet-A0的训练细节不完整，短语分类器PhC的训练几乎是黑箱，这严重影响了方法的严谨性和可复现性。
   • 语言处理策略模糊：挑战赛包含波斯语和英语短语，但论文未说明系统是如何处理多语言的。是使用同一个多语言模型处理所有语言，还是分别训练？这对性能有何影响？
   • 融合策略可能过于简单：采用简单的平均融合可能不是最优选择。为何不尝试加权融合或学习一个融合模型？这本是一个有价值的消融研究点，但论文未探讨。
   • 可能的过拟合风险未讨论：论文提到仅使用少量补充数据（128+210说话人）进行训练。在数据量有限的情况下，同时微调两个大模型并从头训练一个小模型，可能存在过拟合风险。论文未讨论任何正则化策略（如早停、权重衰减）或验证集上的表现来缓解此担忧。

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