Wav2vec2 Base Toy Train Data Random Noise

🚀 wav2vec2-base_toy_train_data_random_noise

このモデルは、音声処理分野において、facebook/wav2vec2-base をベースに特定のデータセットで微調整されたものです。評価セットでは、損失率や誤り率などの指標で一定の性能を示しています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、facebook/wav2vec2-base を None データセットで微調整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。

• 損失率 (Loss): 1.0909
• 単語誤り率 (Wer): 0.7351

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細な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

詳細な情報は今後の更新で追加予定です。

学習と評価データ

詳細な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): 16
• 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): 32
• 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): 20

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers: 4.17.0
• Pytorch: 1.11.0+cu102
• Datasets: 2.0.0
• Tokenizers: 0.11.6

📄 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。