Ser Model Adjusted 2023 03 03

🚀 ser_model_adjusted_2023-03-03

このモデルは、facebook/wav2vec2-base 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: 0.8997
• 正解率: 0.7573

📚 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事項

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。

• learning_rate: 3e-05
• train_batch_size: 32
• eval_batch_size: 32
• seed: 42
• gradient_accumulation_steps: 4
• total_train_batch_size: 128
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
• num_epochs: 10

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.25.1
• Pytorch 1.12.1
• Datasets 2.7.1
• Tokenizers 0.13.2

📄 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。