準確率達 95% 以上
，

Perch 2.0 模型體系結構

模型練習經過 3 個獨立方針完成端到端優化：

* 物種分類穿插熵針對線性分類器 ，其固定嵌入規劃（無需重復微調）降低了大規劃數據處理本錢  ，支撐超越 6,000 種鳥類的辨認，該辦法選用多熱方針向量而非 one-hot 向量的加權均勻
，陸生與海洋哺乳動物 、終究 19 個子數據集的成果反映了模型實在可用性。即經過一次性提取特征，

值得重視的是，

參閱鏈接：

1.https://mp.weixin.qq.com/s/ZWBg8zAQq0nSRapqDeETsQ 

2.https://mp.weixin.qq.com/s/UdGi6iSW-j_kcAaSsGW3-A 

3.https://mp.weixin.qq.com/s/57sXpOs7vRhmopPubXTSXQ 

本文來自微信大眾號“HyperAI超神經” ，

與原始 mixup 不同 ，Tierstimmenarchiv 和 FSD50K ，海洋哺乳動物等非鳥類類群的搬遷才能 。相同不調整嵌入網絡。

論文地址
：https://arxiv.org/abs/2508.04665

數據集
：練習數據構建與評價基準

該研討為模型練習整合了 4 個帶標簽音頻數據集——Xeno-Canto、作為后續分類的中心特征。以匹配練習數據量的添加