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Distilhubert Finetuned Gtzan
このモデルはDistilHuBERTをGTZAN音楽分類データセットでファインチューニングしたバージョンで、主に音楽ジャンル分類タスクに使用されます。
ダウンロード数 14
リリース時間 : 7/28/2023
モデル概要
DistilHuBERTアーキテクチャに基づく軽量音響分類モデルで、GTZAN音楽データセットに特化してファインチューニングされており、10種類の異なる音楽ジャンルを正確に識別できます。
モデル特徴
効率的で軽量
DistilHuBERTベースの軽量アーキテクチャで、高い精度を維持しながら計算リソース要件を削減
高精度
GTZAN評価セットで88%の分類精度を達成
迅速なトレーニング
わずか15エポックのトレーニングで良好な性能を達成
モデル能力
音楽ジャンル分類
音響特徴抽出
使用事例
音楽分析
音楽ストリーミングサービスの分類
音楽プラットフォームにアップロードされた音楽ファイルを自動分類
精度88%を達成
音楽推薦システム
音楽ジャンル特徴に基づく推薦システムを構築
PyTorchおすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
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Transformers 英語C
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R
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