Roberta Base Finetuned Sms Spam Detection

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このモデルは、roberta-base を sms_spam 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。評価セットで優れた結果を得ており、効率的にSMSを分類し、スパムメッセージを正確に識別することができ、SMS処理のシナリオに信頼性の高い解決策を提供します。

🚀 クイックスタート

このモデルは、roberta-base を sms_spam データセットでファインチューニングしたものです。評価セットでは以下の結果を得ています。

• 損失率：0.0133
• 正解率：0.998

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細な情報は後日追加予定です。

想定される用途と制限

詳細な情報は後日追加予定です。

学習と評価データ

詳細な情報は後日追加予定です。

🔧 技術詳細

学習過程

学習ハイパーパラメータ

学習過程では以下のハイパーパラメータが使用されました。

• 学習率：2e-05
• 学習バッチサイズ：16
• 評価バッチサイズ：16
• 乱数シード：42
• オプティマイザ：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e-08）
• 学習率スケジューラのタイプ：線形
• 学習エポック数：2

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.16.2
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.11.0

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下で提供されています。