Bert Finetuned Radarr

🚀 bert-finetuned-radarr

このモデルは、distilbert-base-uncased を movie_releases 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す。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.0731
• 適合率: 0.9555
• 再現率: 0.9639
• F1値: 0.9597
• 正解率: 0.9818

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細情報は後日追加予定です。

想定される用途と制限

詳細情報は後日追加予定です。

学習と評価データ

詳細情報は後日追加予定です。

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: 2e-05
• 学習バッチサイズ: 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
• エポック数: 3

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.20.1
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 2.3.2
• Tokenizers 0.12.1

📄 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。

モデル指標

モデルインデックス

• 名前: bert-finetuned-radarr
  • 結果:
    • タスク:
      • 名前: Token Classification
      • タイプ: token-classification
    • データセット:
      • 名前: movie_releases
      • タイプ: movie_releases
      • 引数: default
    • 評価指標:
      • 名前: Precision
      • タイプ: precision
      • 値: 0.9555421444377389
      • 名前: Recall
      • タイプ: recall
      • 値: 0.9638798701298701
      • 名前: F1
      • タイプ: f1
      • 値: 0.9596928982725529
      • 名前: Accuracy
      • タイプ: accuracy
      • 値: 0.9817602584524263