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: 0.6694
• 正解率: 0.82

🚀 クイックスタート

このモデルは、GTZANデータセットに対してntu-spml/distilhubertをファインチューニングしたものです。評価セットでは、損失0.6694、正解率0.82を達成しています。

📚 ドキュメント

モデルの学習と評価データ

GTZANデータセットを使用しています。

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習時には以下のハイパーパラメータが使用されました。

• learning_rate: 5e-05
• train_batch_size: 8
• eval_batch_size: 8
• seed: 42
• gradient_accumulation_steps: 2
• total_train_batch_size: 16
• 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
• mixed_precision_training: Native AMP

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.24.0
• Pytorch 1.11.0
• Datasets 2.6.1
• Tokenizers 0.11.6

📄 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。