Finetuning Sentiment Model 3000 Samples

🚀 finetuning-sentiment-model-3000-samples

このモデルは、未知のデータセットで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: 0.3112
• 正解率: 0.8767
• F1値: 0.8803

🚀 クイックスタート

このモデルは、特定のデータセットでdistilbert-base-uncasedをファインチューニングしたもので、感情分析などのタスクに使用できます。

🔧 技術詳細

トレーニングハイパーパラメータ

トレーニング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: 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: 2

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.45.2
• Pytorch 2.6.0+cu124
• Datasets 3.5.0
• Tokenizers 0.20.3

📄 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。