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Distilbert Base Uncased Finetuned Ingredients
このモデルは、distilbert-base-uncasedをingredients_yes_noデータセットで微調整したバージョンで、ラベル分類タスクに使用されます。
ダウンロード数 20
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルは主に食材成分のラベル分類に使用され、食材かどうかを判断します。評価セットで優れた性能を発揮し、精度、再現率、F1値はすべて99%に近いです。
モデル特徴
高精度分類
評価セットで精度、再現率、F1値が99%に近い結果を得ました。
軽量級モデル
DistilBERTアーキテクチャに基づいており、元のBERTモデルよりも軽量で効率的です。
特定分野最適化
食材成分識別タスクに特化して微調整されています。
モデル能力
食材成分識別
テキストラベル分類
使用事例
食品産業
食材成分分析
食品ラベルの食材成分を自動識別します
精度は99.78%に達します
アレルゲン検出
食品中の潜在的なアレルゲン成分の識別を支援します
PyTorchおすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
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Transformers 英語C
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98