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: 0.5214
• 正解率: 0.86

🚀 クイックスタート

このモデルは、GTZANデータセット上でntu-spml/distilhubertをファインチューニングしたものです。評価セットにおいて、損失が0.5214、正解率が0.86という結果を得ています。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細情報は後日提供予定です。

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: 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: 線形
• 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: 10

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.30.2
• Pytorch 2.0.1+cu118
• Datasets 2.13.1
• 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。