Learn Hf Food Not Food Text Classifier Distilbert Base Uncased

🚀 learn_hf_food_not_food_text_classifier_distilbert-base-uncased

このモデルは、distilbert/distilbert-base-uncased を mrdbourke/learn_hf_food_not_food_image_captions 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: 0.0004
• 正解率: 1.0

🚀 クイックスタート

このモデルは、特定のテキストが食品に関するものかどうかを分類するために使用できます。評価セットでは非常に高い正解率を達成しています。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

このモデルは distilbert/distilbert-base-uncased をベースに、mrdbourke/learn_hf_food_not_food_image_captions データセットでファインチューニングされています。

想定される用途と制限

詳細な情報は必要です。

学習と評価データ

詳細な情報は必要です。

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。

• 学習率: 0.0001
• 学習バッチサイズ: 32
• 評価バッチサイズ: 32
• シード: 42
• オプティマイザ: OptimizerNames.ADAMW_TORCHを使用し、ベータ=(0.9,0.999)、イプシロン=1e-08、追加のオプティマイザ引数はありません
• 学習率スケジューラのタイプ: 線形
• エポック数: 10

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.51.3
• Pytorch 2.6.0+cu124
• Datasets 3.5.0
• Tokenizers 0.21.1

📄 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。