Xlm Roberta Base Finetuned Marc En

🚀 xlm-roberta-base-finetuned-marc-en

このモデルは、xlm-roberta-base を amazon_reviews_multi 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: 0.8945
• 平均絶対誤差 (Mae): 0.5

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細情報は後日提供予定です。

想定される用途と制限

詳細情報は後日提供予定です。

学習と評価データ

詳細情報は後日提供予定です。

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 (learning_rate): 2e-05
• 学習バッチサイズ (train_batch_size): 16
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 16
• 乱数シード (seed): 42
• オプティマイザ (optimizer): Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラの種類 (lr_scheduler_type): 線形
• エポック数 (num_epochs): 2

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.11.3
• Pytorch 1.9.0+cu111
• Datasets 1.14.0
• 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。