Bert Sdg Classification

🚀 bert-sdg-classification

本模型是文本分類模型，基於 google-bert/bert-base-uncased 微調而來，在評估集上取得了不錯的效果。

🚀 快速開始

此模型是 google-bert/bert-base-uncased 在未知數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 損失值：0.7055
• F1值：0.7980

📚 詳細文檔

訓練和評估數據

更多信息待補充。

模型描述

更多信息待補充。

預期用途和限制

更多信息待補充。

🔧 技術細節

訓練過程

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 學習率：1e-05
• 訓練批次大小：64
• 評估批次大小：64
• 隨機種子：42
• 優化器：使用 adamw_torch，其中 betas=(0.9, 0.999)，epsilon=1e-08，無額外優化器參數
• 學習率調度器類型：線性
• 學習率調度器熱身步數：600
• 訓練輪數：5.0
• 混合精度訓練：原生自動混合精度（Native AMP）

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.49.0.dev0
• Pytorch 2.1.2.post304
• Datasets 3.2.0
• Tokenizers 0.21.0

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。