Librispeech 100h Supervised Meta

🚀 librispeech-100h-supervised-meta

このモデルは、Kuray107/librispeech-5h-supervised をNone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達成しています。

• 損失: 0.0965
• 単語誤り率 (Wer): 0.0330

🚀 クイックスタート

このセクションでは、このモデルの概要と評価結果を紹介します。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細情報は後日追加予定です。

想定される用途と制限

詳細情報は後日追加予定です。

学習と評価データ

詳細情報は後日追加予定です。

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): 0.0001
• 学習バッチサイズ (train_batch_size): 32
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 8
• 乱数シード (seed): 42
• 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): 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): 1000
• エポック数 (num_epochs): 20
• 混合精度学習 (mixed_precision_training): Native AMP

学習結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.16.2
• Pytorch 1.10.2
• Datasets 1.18.2
• 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。