Wav2vec2 17

🚀 wav2vec2-17

このモデルは、facebook/wav2vec2-base をNone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: 3.1355
• 単語誤り率 (Wer): 1.0

🚀 クイックスタート

このモデルは音声関連のタスクに使用できます。具体的な使用方法については、Hugging Faceのドキュメントを参照してください。

📚 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、今後の更新で追加される予定です。

想定される用途と制限

想定される用途や制限に関する詳細情報は、今後の更新で追加される予定です。

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、今後の更新で追加される予定です。

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): 0.0003
• 学習バッチサイズ (train_batch_size): 32
• 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): 8
• 総学習バッチサイズ (total_train_batch_size): 256
• 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): 50
• エポック数 (num_epochs): 30

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.19.2
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 2.2.2
• Tokenizers 0.12.1

📄 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。