Test Trainer To Hub

🚀 test-trainer-to-hub

本模型是在glue数据集上对bert-base-uncased进行微调后的版本。它在评估集上取得了以下成绩：

• 损失值：0.7352
• 准确率：0.8456
• F1值：0.8938

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本模型可直接用于文本分类任务，基于微调后的bert-base-uncased，在glue数据集上表现良好。

📚 详细文档

模型描述

本模型是在glue数据集上对bert-base-uncased进行微调得到的。

预期用途与限制

文档暂未提供相关信息。

训练和评估数据

文档暂未提供相关信息。

训练过程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：5e - 05
• 训练批次大小：8
• 评估批次大小：8
• 随机种子：42
• 优化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e - 08）
• 学习率调度器类型：线性
• 训练轮数：3.0

训练结果

框架版本

• Transformers 4.16.2
• Pytorch 1.10.2+cu102
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.11.0

📄 许可证

本模型采用Apache-2.0许可证。

🔍 其他信息

• 标签：generated_from_trainer
• 数据集：glue
• 指标：准确率、F1值

模型索引信息：

• 名称：test-trainer-to-hub
• 结果：
  • 任务：
    • 名称：文本分类
    • 类型：文本分类
  • 数据集：
    • 名称：glue
    • 类型：glue
    • 参数：mrpc
  • 指标：
    • 名称：准确率
    • 类型：准确率
    • 值：0.8455882352941176
    • 名称：F1值
    • 类型：F1值
    • 值：0.893760539629005