Distilhubert Finetuned Gtzan

🚀 distilhubert-finetuned-gtzan

このモデルは、GTZANデータセットでntu-spml/distilhubert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: 0.5167
• 精度: 0.89

📚 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

学習中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• 学習率: 5e-05
• 学習バッチサイズ: 8
• 評価バッチサイズ: 8
• 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: linear
• 学習率スケジューラのウォームアップ比率: 0.1
• エポック数: 12

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.32.0.dev0
• Pytorch 2.0.1+cu118
• Datasets 2.14.2
• Tokenizers 0.13.3

📄 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。

モデル情報