Sagemaker Distilbert Emotion

🚀 sagemaker-distilbert-emotion

このモデルは、emotionデータセット上で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: 0.1446
• 正解率: 0.929

🚀 クイックスタート

このモデルは、emotionデータセットを使ってdistilbert-base-uncasedをファインチューニングしたものです。評価セットでの結果は以下の通りです。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

このモデルは、感情分析タスクに特化したDistilBERTベースのモデルです。emotionデータセットを用いてファインチューニングされ、高い精度を達成しています。

想定される用途と制限事項

想定される用途や制限事項に関する詳細情報は、今後の更新で提供される予定です。

学習と評価データ

学習と評価に使用されたデータに関する詳細情報は、今後の更新で提供される予定です。

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: 3e-05
• 学習バッチサイズ: 32
• 評価バッチサイズ: 64
• シード: 42
• オプティマイザ: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラの種類: 線形
• 学習率スケジューラのウォームアップステップ: 500
• エポック数: 3
• 混合精度学習: Native AMP

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.12.3
• Pytorch 1.9.1
• Datasets 1.15.1
• Tokenizers 0.10.3

📄 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。