TTSトレーニングで最後にvalidateを混ぜるメリット・デメリット - akjava/Matcha-TTS-Japanese GitHub Wiki
TTSトレーニングの最後にvalidationデータを混ぜる、つまりトレーニングデータとvalidationデータを混ぜて最初から、あるいは最終的なモデルを学習させることについて、メリットとデメリットを以下に述べます。
AIに聞く限り、物凄く否定的な答えが多いですが、私が公開しているモデル特にファイル数が少ないものは、混ぜて最初からトレーニングしています。
私の考えは、そもそも、ファイル数が少なすぎて、Validもたいして当てにならないのに、さらに減らしてどうするという考えです。
ただし、最後だけ混ぜる場合は、新しい音素が混ざりきらないことがあるので、十分訓練しましょう。
ファイル数が大きいと分けたほうがいい。少ないと混ぜたほうがいい。最初からではなく最後に混ぜるという選択肢もある
以下、AIによるまとめを含んだ意見です。
メリット
- より多くのデータで学習できる: validationデータも学習に利用することで、モデルがより多くの音声データパターンを学習し、より汎化性能の高いモデルになる可能性があります。特に、データセットのサイズが小さい場合に有効です。
さらにいうと、音素バランスとか気にせずファイルの前後で、trainとvalidを分けている場合、重要な音素がvalid側にしかないリスクを回避できます。
デメリット
- validationデータの役割の喪失: validationデータは本来、モデルの汎化性能を評価するために用いられるべきものです。学習に利用してしまうと、真の汎化性能を正しく評価できなくなります。
結論
TTSトレーニングの最後にvalidationデータを混ぜることは、メリットとデメリットを比較検討し、データセットのサイズや特性、目的などを考慮して慎重に判断する必要があります。
一般的には、データセットのサイズが十分に大きく、真の汎化性能を評価するためのheld-outデータセットを用意できる場合は、validationデータを学習に利用しない方が良いと考えられます。
一方、データセットのサイズが小さく、held-outデータセットを用意できない場合は、validationデータを学習に利用することで、モデルの性能を向上させることができる可能性があります。ただし、その場合は、validationデータの役割が変化することを理解し注意する必要があります。
補足
- validationデータを混ぜる場合、トレーニングデータとvalidationデータをどの程度の割合で混ぜるかは、データセットのサイズや特性などを考慮して決定する必要があります。
- validationデータ以外にも、テストデータと呼ばれる、モデルの最終的な性能を評価するためのデータセットを用意することが重要です。