Bert Phishing Classifier Teacher

🚀 bert-phishing-classifier_teacher

このモデルは、不明なデータセットで google-bert/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: 0.2941
• 正解率: 0.873
• AUC: 0.952

📚 ドキュメント

モデルの説明

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。

• learning_rate: 0.0002
• train_batch_size: 8
• eval_batch_size: 8
• seed: 42
• optimizer: OptimizerNames.ADAMW_TORCHを使用し、betas=(0.9,0.999)、epsilon=1e-08、optimizer_args=追加のオプティマイザ引数はなし
• lr_scheduler_type: linear
• num_epochs: 10

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.47.1
• Pytorch 2.3.0+cu121
• Datasets 3.2.0
• Tokenizers 0.21.0

📄 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。