Malaya Speech Fine Tune MrBrown 15 Jun

🚀 Malaya-speech_fine-tune_MrBrown_15_Jun

このモデルは、malay-huggingface/wav2vec2-xls-r-300m-mixed を uob_singlish 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。

• 損失: 0.4822
• 単語誤り率 (Wer): 0.2449

🚀 クイックスタート

このモデルは、特定の音声認識タスクに適用できます。評価セットでの結果を参考に、必要に応じてさらなる調整や適用を行うことができます。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルに関する詳細情報は、今後の更新で追加予定です。

想定される用途と制限

このモデルの想定される用途と制限に関する詳細情報は、今後の更新で追加予定です。

学習と評価データ

学習と評価に使用したデータに関する詳細情報は、今後の更新で追加予定です。

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

• 学習率 (learning_rate): 0.0001
• 学習バッチサイズ (train_batch_size): 2
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 8
• 乱数シード (seed): 42
• 勾配累積ステップ数 (gradient_accumulation_steps): 2
• 総学習バッチサイズ (total_train_batch_size): 4
• オプティマイザ (optimizer): Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラの種類 (lr_scheduler_type): linear
• 学習率スケジューラのウォームアップステップ数 (lr_scheduler_warmup_steps): 1000
• エポック数 (num_epochs): 100
• 混合精度学習 (mixed_precision_training): Native AMP

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.11.3
• Pytorch 1.10.0+cu113
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.10.3