Distilbert Base Uncased Finetuned Imdb

🚀 harshhmaniya/distilbert-base-uncased-finetuned-imdb

このモデルは、distilbert-base-uncased を未知のデータセットでファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 訓練損失: 2.7634
• 検証損失: 2.4703
• エポック: 0

🚀 クイックスタート

このモデルは、特定のタスクに対して事前学習された distilbert-base-uncased をファインチューニングしたものです。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細情報は後日提供予定です。

想定される用途と制限事項

詳細情報は後日提供予定です。

訓練と評価データ

詳細情報は後日提供予定です。

訓練手順

訓練ハイパーパラメータ

訓練中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• オプティマイザ: {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': {'module': 'transformers.optimization_tf', 'class_name': 'WarmUp', 'config': {'initial_learning_rate': 2e-05, 'decay_schedule_fn': {'module': 'keras.optimizers.schedules', 'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 2e-05, 'decay_steps': -375, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}, 'registered_name': None}, 'warmup_steps': 1000, 'power': 1.0, 'name': None}, 'registered_name': 'WarmUp'}, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.01}
• 訓練精度: mixed_float16

訓練結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.48.3
• TensorFlow 2.18.0
• Datasets 3.3.1
• Tokenizers 0.21.0

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0 ライセンスの下で提供されています。