Test Trainer To Hub

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このモデルは、glueデータセットでbert-base-uncasedをファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.7352
• 正解率: 0.8456
• F1値: 0.8938

🚀 クイックスタート

このモデルは、glueデータセットを用いてbert-base-uncasedをファインチューニングすることで得られました。評価セットでの性能を見ることができます。

✨ 主な機能

• テキスト分類タスクに適用可能です。
• glueデータセットでのファインチューニングにより、高い正解率とF1値を達成しています。

🔧 技術詳細

学習ハイパーパラメータ

学習時には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
• 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: 線形
• エポック数: 3.0

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.16.2
• Pytorch 1.10.2+cu102
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.11.0

📄 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。

モデル情報