Wav2vec2 Base Checkpoint 6

🚀 wav2vec2-base-checkpoint-6

このモデルは、common_voiceデータセット上でjiobiala24/wav2vec2-base-checkpoint-5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: 0.9738
• 単語誤り率 (Wer): 0.3323

🚀 クイックスタート

このモデルは、音声認識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

このモデルの想定される用途と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

学習と評価に使用され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): 0.0001
• 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
• 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 1.10.0+cu111
• Datasets 1.13.3
• 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。