Finetuned Sentiment Analysis Model

🚀 ファインチューニング済み感情分析モデル

このモデルは、IMDbデータセットでdistilbert-base-uncased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。

🚀 クイックスタート

このモデルは、IMDbデータセットでdistilbert-base-uncasedをファインチューニングしたものです。評価セットでの結果は以下の通りです。

• 損失: 0.2868
• 正解率: 0.909
• 適合率: 0.8900
• 再現率: 0.9283

📚 ドキュメント

モデルの概要

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: 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: 線形
• エポック数: 2

学習結果

詳細情報は後日追加予定です。

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.15.0
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.17.0
• Tokenizers 0.10.3

📄 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。