TEST

🚀 TEST

このモデルは、bert-base-uncased を未知の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得ています。

• 訓練損失: 0.4904
• 訓練正解率: 0.9375
• 検証損失: 0.7016
• 検証正解率: 0.5
• エポック数: 1

🚀 クイックスタート

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📚 ドキュメント

モデルの説明

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想定される用途と制限

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訓練と評価データ

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訓練プロセス

訓練ハイパーパラメータ

訓練中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• オプティマイザ: {'name': 'Adam', 'clipnorm': 1.0, 'learning_rate': 3e-05, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False}
• 訓練精度: float32

訓練結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.16.2
• TensorFlow 2.8.0
• Tokenizers 0.11.0

📄 ライセンス

このプロジェクトは、Apache - 2.0 ライセンスの下で提供されています。