Distilbert Base Uncased Finetuned Mnli

🚀 distilbert-base-uncased-finetuned-mnli

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

• 損失: 0.6753
• 正解率: 0.8206

📚 ドキュメント

モデルの概要

このモデルは、distilbert-base-uncasedをglueデータセットでファインチューニングしたもので、テキスト分類タスクに特化しています。

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: linear
• エポック数: 5

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.10.2
• Pytorch 1.9.0+cu102
• Datasets 1.11.0
• 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。