Deberta V3 Large Sst2 Train 16 4

🚀 deberta-v3-large__sst2__train-16-4

このモデルは、microsoft/deberta-v3-large をNoneデータセットで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: 0.6329
• 正解率: 0.6392

🚀 クイックスタート

このモデルは、microsoft/deberta-v3-large をベースに、特定のデータセットでファインチューニングされています。評価セットでの損失と正解率が報告されています。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細情報は後ほど提供される予定です。

想定される用途と制限

詳細情報は後ほど提供される予定です。

学習と評価データ

詳細情報は後ほど提供される予定です。

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。

• 学習率: 2e-05
• 学習バッチサイズ: 4
• 評価バッチサイズ: 4
• 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: 50
• 混合精度学習: Native AMP

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.15.0
• Pytorch 1.10.2+cu102
• Datasets 1.18.2
• Tokenizers 0.10.3

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。