Trillsson3 Ft Keyword Spotting 15

🚀 trillsson3-ft-keyword-spotting-15

このモデルは、superbデータセット上でvumichien/nonsemantic-speech-trillsson3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: 0.3563
• 正解率: 0.9041

🚀 クイックスタート

このモデルは音声分類タスクに特化したファインチューニング済みモデルで、superbデータセットを用いて訓練されています。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

このモデルは、vumichien/nonsemantic-speech-trillsson3 をsuperbデータセットでファインチューニングしたものです。評価セットでの結果は以下の通りです。

• 損失: 0.3563
• 正解率: 0.9041

想定用途と制限事項

詳細情報は後日提供予定です。

訓練と評価データ

詳細情報は後日提供予定です。

訓練手順

訓練ハイパーパラメータ

訓練中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

• learning_rate: 0.0003
• train_batch_size: 32
• eval_batch_size: 64
• seed: 0
• gradient_accumulation_steps: 2
• total_train_batch_size: 64
• optimizer: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
• num_epochs: 10.0
• mixed_precision_training: Native AMP

訓練結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.23.0.dev0
• Pytorch 1.12.1+cu113
• Datasets 2.7.1
• Tokenizers 0.13.2