Baby Cry Classification Finetuned Babycry V4

🚀 baby-cry-classification-finetuned-babycry-v4

このモデルは、audiofolderデータセットでjonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-english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: 0.7255
• 正解率: {'accuracy': 0.8152173913043478}
• F1値: 0.7322
• 適合率: 0.6646
• 再現率: 0.8152

📚 ドキュメント

モデル情報

モデルの結果

• モデル名: baby-cry-classification-finetuned-babycry-v4
• タスク: オーディオ分類 (Audio Classification)
• データセット: audiofolder (default split)
• 評価指標:
  • 正解率 (Accuracy): 0.8152173913043478
  • F1値 (F1): 0.7322311897943244
  • 適合率 (Precision): 0.6645793950850661
  • 再現率 (Recall): 0.8152173913043478

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 (learning_rate): 0.0001
• 学習バッチサイズ (train_batch_size): 4
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 8
• 乱数シード (seed): 42
• 勾配累積ステップ数 (gradient_accumulation_steps): 2
• 総学習バッチサイズ (total_train_batch_size): 8
• オプティマイザ (optimizer): Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラの種類 (lr_scheduler_type): linear
• 学習率スケジューラのウォームアップ割合 (lr_scheduler_warmup_ratio): 0.1
• エポック数 (num_epochs): 5

学習結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.44.2
• Pytorch 2.4.1+cu121
• Datasets 3.0.1
• Tokenizers 0.19.1

📄 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。