Bert Base Uncased Finetuned Wnli

🚀 bert-base-uncased-finetuned-wnli

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: 0.6854
• 正解率: 0.5634

📚 ドキュメント

モデルの概要

詳細情報は後日提供予定です。

想定される用途と制限

詳細情報は後日提供予定です。

学習と評価データ

詳細情報は後日提供予定です。

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• learning_rate: 2e-05
• train_batch_size: 16
• eval_batch_size: 16
• seed: 42
• optimizer: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• lr_scheduler_type: linear
• num_epochs: 5

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.15.0
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.18.0
• 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。