English Filipino Wav2vec2 L Xls R Test 04

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このモデルは、filipino_voiceデータセットでjonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-english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: 1.0713
• 単語誤り率 (Wer): 0.5078

🚀 クイックスタート

このモデルは、英語とフィリピン語の音声処理タスクに使用できます。filipino_voiceデータセットでファインチューニングされており、特定の音声認識タスクで良好な性能を発揮します。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

このモデルは、jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-english をfilipino_voice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、損失が1.0713、単語誤り率 (Wer) が0.5078という結果を達成しています。

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 (learning_rate): 0.002
• 学習バッチサイズ (train_batch_size): 8
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 8
• 乱数シード (seed): 42
• 勾配累積ステップ (gradient_accumulation_steps): 2
• 総学習バッチサイズ (total_train_batch_size): 16
• 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 (linear)
• 学習率スケジューラのウォームアップステップ (lr_scheduler_warmup_steps): 500
• エポック数 (num_epochs): 40
• 混合精度学習 (mixed_precision_training): Native AMP

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.11.3
• Pytorch 1.10.0+cu113
• Datasets 1.18.3
• 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。