Distilhubert Finetuned Gtzan

🚀 distilhubert-finetuned-gtzan

このモデルは、GTZANデータセットでntu-spml/distilhubertを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: 0.6581
• 精度: 0.83

🚀 クイックスタート

このモデルは、GTZANデータセットを用いてntu-spml/distilhubertをファインチューニングしたもので、音声分類タスクに使用できます。

📚 ドキュメント

モデル情報

モデルの概要

このモデルは、GTZANデータセットでntu-spml/distilhubertをファインチューニングしたものです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.6581
• 精度: 0.83

想定される用途と制限

詳細情報は後日提供予定です。

学習と評価データ

詳細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

学習中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• learning_rate: 5e-05
• train_batch_size: 16
• eval_batch_size: 16
• seed: 42
• optimizer: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
• num_epochs: 10
• mixed_precision_training: Native AMP

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.45.1
• Pytorch 2.4.1+cu121
• Datasets 3.0.1
• Tokenizers 0.20.0

📄 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。