BERT Tweet Sentiment 10k

🚀 BERT_Tweet_Sentiment_10k

このモデルは、未知のデータセットでbert-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。

• 訓練損失: 0.3891
• 訓練精度: 0.8273
• 検証損失: 0.4749
• 検証精度: 0.8073
• エポック: 0

🚀 クイックスタート

このモデルは、未知のデータセットでbert-base-uncasedをファインチューニングしたもので、特定のタスクに対する性能を評価するための指標を提供しています。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細な情報は後日提供予定です。

想定される用途と制限

詳細な情報は後日提供予定です。

訓練と評価データ

詳細な情報は後日提供予定です。

訓練手順

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

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.16.2
• TensorFlow 2.8.0
• Tokenizers 0.11.0

📄 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。