Wav2vec2 Base Timit Demo Colab53

🚀 wav2vec2-base-timit-demo-colab53

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: 3.2003
• 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。評価セットでの損失や単語誤り率が報告されており、特定のハイパーパラメータを用いて訓練されています。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細な情報は後日提供予定です。

想定される用途と制限

詳細な情報は後日提供予定です。

訓練と評価データ

詳細な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。

• 学習率 (learning_rate): 0.0001
• 訓練バッチサイズ (train_batch_size): 8
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 8
• シード (seed): 42
• 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 (lr_scheduler_warmup_steps): 1000
• エポック数 (num_epochs): 30
• 混合精度訓練 (mixed_precision_training): Native AMP

訓練結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.11.3
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.10.3

📄 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。