Albert Base V2 Imdb

🚀 TextAttackモデルカード

このalbert-base-v2モデルは、TextAttackを使用してシーケンス分類の微調整を行い、nlpライブラリを介してimdbデータセットをロードします。モデルは5エポックの微調整を行い、バッチサイズは32、学習率は2e - 05、最大シーケンス長は128に設定されています。これは分類タスクであるため、モデルは交差エントロピー損失関数を使用してトレーニングされます。このタスクでは、モデルは3エポック目以降、評価セットの正解率で測定した最良スコア0.89236を達成しました。

詳細情報については、GitHub上のTextAttackを参照してください。

🚀 クイックスタート

このalbert-base-v2モデルは、シーケンス分類タスク用に特別に微調整されています。TextAttackライブラリとnlpライブラリを使用してロードしたimdbデータセットを用いて、モデルは細心の注意を払ってトレーニングされました。以下はモデルトレーニングの重要なパラメータです：

• トレーニングエポック：5エポック
• バッチサイズ：32
• 学習率：2e - 05
• 最大シーケンス長：128
• 損失関数：交差エントロピー損失関数

モデルはトレーニング中に絶えず最適化され、3エポック目以降、評価セットの正解率が最高の0.89236に達しました。

🔧 技術詳細

トレーニングプロセス

モデルはTextAttackライブラリを使用して微調整され、nlpライブラリを介してimdbデータセットをロードします。トレーニング時には、交差エントロピー損失関数を使用します。これは分類タスクで一般的に使用される損失関数で、モデルの予測結果と真のラベルの間の差異を効果的に測定することができます。トレーニングは合計5エポック行われ、各エポックではデータセット全体を1回完全に走査します。バッチサイズは32に設定されており、これはトレーニング時に一度に32個のサンプルを同時に処理することを意味します。これにより、トレーニング効率を維持しながらメモリ使用量を削減することができます。学習率は2e - 05に設定されており、これは調整されたパラメータで、モデルが各反復でパラメータを更新するステップサイズを制御し、学習が速すぎたり遅すぎたりするのを防ぎます。最大シーケンス長は128に設定されており、これにより入力シーケンスの長さを制限し、モデルが処理できる入力を合理的な範囲内に収めることができます。

評価指標

モデルの性能は評価セットの正解率で測定されます。つまり、評価セットでモデルが正しく予測したサンプル数の総サンプル数に対する割合です。3エポック目以降、モデルは最高の評価セット正解率0.89236を達成しました。これは、モデルがこのタスクで良好な分類能力を持っていることを示しています。