Wav2vec2 Base Timit Demo Colab7

🚀 wav2vec2-base-timit-demo-colab7

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: 1.1687
• 単語誤り率 (Wer): 0.6478

📚 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事項

詳細な情報は後日提供予定です。

学習と評価データ

詳細な情報は後日提供予定です。

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): 8
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 8
• 乱数シード (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数 (lr_scheduler_warmup_steps): 1000
• エポック数 (num_epochs): 60
• 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 1.11.0+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。