Sagemaker Distilbert Emotion

🚀 sagemaker-distilbert-emotion

本模型是 distilbert-base-uncased 在 emotion 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了出色的效果，能夠高效準確地進行文本分類任務，為情感分析等相關應用提供了有力支持。

📚 詳細文檔

模型信息

訓練過程

訓練超參數

以下是訓練過程中使用的超參數：

• 學習率（learning_rate）：3e-05
• 訓練批次大小（train_batch_size）：32
• 評估批次大小（eval_batch_size）：64
• 隨機種子（seed）：42
• 優化器（optimizer）：Adam（betas=(0.9, 0.999)，epsilon=1e-08）
• 學習率調度器類型（lr_scheduler_type）：線性
• 學習率調度器熱身步數（lr_scheduler_warmup_steps）：500
• 訓練輪數（num_epochs）：3
• 混合精度訓練（mixed_precision_training）：Native AMP

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.12.3
• Pytorch 1.9.1
• Datasets 1.15.1
• Tokenizers 0.10.3

📄 許可證

本模型採用 Apache-2.0 許可證。