Distilhubert Finetuned Stutterdetection

🚀 distilhubert-finetuned-stutteringdetection

このモデルは、吃音データセットでntu-spml/distilhubertをファインチューニングしたバージョンです。評価セットで以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.5717
• 正解率: 0.9024

🚀 クイックスタート

このモデルは、吃音検出のためにntu-spml/distilhubertをファインチューニングしたものです。

📚 ドキュメント

モデル情報

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: 8
• 評価バッチサイズ: 8
• 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率: 0.1
• エポック数: 10
• 混合精度訓練: Native AMP

訓練結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.40.1
• Pytorch 2.2.1+cu121
• Datasets 2.19.0
• Tokenizers 0.19.1

📄 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。