训练高斯混合模型的程序

资 源 简 介

训练高斯混合模型的程序

详 情 说 明

高斯混合模型（GMM）是一种强大的概率模型，常用于聚类和密度估计任务。训练GMM的核心是使用期望最大化（EM）算法，但传统方法容易陷入局部最优解，导致模型性能不稳定。

本文介绍的优化训练方法通过改进初始化和迭代策略来提升模型效果。首先，在初始化阶段采用K-means++的策略选择质心，避免随机初始化带来的偏差。其次，在EM迭代过程中引入动量项，调整模型参数的更新方向，帮助跳出局部最优。此外，通过动态调整学习率和增加早停机制，进一步优化训练过程，使模型更快收敛至全局最优解。

这种方法不仅提升了模型的鲁棒性，还减少了训练所需的迭代次数，适用于各类需要混合分布建模的场景，如语音识别、图像分割等。