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: 0.5930
• 正解率: 0.83

🚀 クイックスタート

このモデルは、GTZANデータセットでファインチューニングされたntu-spml/distilhubertのバージョンです。評価セットで特定の損失と正解率を達成しています。

✨ 主な機能

• 音声分類タスクに適用可能です。
• GTZANデータセットで訓練されているため、音楽ジャンルの分類に有効です。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは、ntu-spml/distilhubertをGTZANデータセットでファインチューニングしたものです。

想定される用途と制限

詳細情報は今後提供予定です。

訓練と評価データ

詳細情報は今後提供予定です。

訓練手順

訓練ハイパーパラメータ

訓練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: 5e-05
• 訓練バッチサイズ: 16
• 評価バッチサイズ: 16
• シード: 42
• オプティマイザ: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラの種類: linear
• 学習率スケジューラのウォームアップ比率: 0.1
• エポック数: 10

訓練結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.31.0
• Pytorch 2.0.1
• Datasets 2.14.4
• Tokenizers 0.13.3

📄 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。