News Classifier Litigation

🚀 Valent2809/news_classifier_litigation

本模型是 distilbert-base-uncased 在未知数据集上的微调版本。它在评估集上取得了以下结果：

• 训练损失：0.0116
• 验证损失：0.0124
• 训练准确率：0.9944
• 轮数：4

🚀 快速开始

此模型为基于distilbert-base-uncased微调所得，可用于新闻分类相关任务，可根据评估集结果了解其性能表现。

🔧 技术细节

训练超参数

训练期间使用了以下超参数：

• 优化器：{'name': 'Adam', 'weight_decay': None, 'clipnorm': None, 'global_clipnorm': None, 'clipvalue': None, 'use_ema': False, 'ema_momentum': 0.99, 'ema_overwrite_frequency': None, 'jit_compile': False, 'is_legacy_optimizer': False, 'learning_rate': {'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 2e-05, 'decay_steps': 445, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}}, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False}
• 训练精度：float32

训练结果

框架版本

• Transformers 4.30.2
• TensorFlow 2.12.0
• Datasets 2.13.1
• Tokenizers 0.13.3

📄 许可证

本模型采用 Apache-2.0 许可证。