Hubert Base 960h Asv19 Deepfake

🚀 hubert-base-960h-asv19-deepfake

このモデルは、不明なデータセットで facebook/hubert-base-ls960 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: 0.0624
• 正確度: 0.9918
• 誤受率 (Far): 0.0024
• 誤拒率 (Frr): 0.0088
• 等誤り率 (Eer): 0.0056

✨ 主な機能

このモデルは、オーディオ分類、ディープフェイク検出、オーディオスプーフ検出などのタスクに使用できます。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細情報は後日提供予定です。

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。

• 学習率 (learning_rate): 1e-06
• 学習バッチサイズ (train_batch_size): 2
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 2
• 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): 4
• 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
• エポック数 (num_epochs): 4.0

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.38.0.dev0
• Pytorch 2.1.2+cu121
• Datasets 2.16.2.dev0
• Tokenizers 0.15.2

📄 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。