Distilbert Base Uncased Finetuned Test Headline

🚀 distilbert-base-uncased-finetuned-test-headline

本模型是 distilbert-base-uncased 在 None 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了如下結果：

• 損失值：4.0992

🚀 快速開始

本模型是基於 distilbert-base-uncased 進行微調得到的，可用於特定任務。你可以根據訓練和評估數據的情況，結合訓練過程中的超參數設置，對模型進行進一步的使用和優化。

✨ 主要特性

• 基於 distilbert-base-uncased 微調，能在特定任務中表現出一定的性能。
• 訓練過程中使用了特定的超參數，如學習率、批量大小等，有助於模型的收斂和優化。

📦 安裝指南

文檔中未提及安裝步驟，暫不展示。

💻 使用示例

文檔中未提供代碼示例，暫不展示。

📚 詳細文檔

模型描述

更多信息待補充。

預期用途與限制

更多信息待補充。

訓練和評估數據

更多信息待補充。

🔧 技術細節

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率：2e-05
• 訓練批量大小：64
• 評估批量大小：64
• 隨機種子：42
• 優化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e-08）
• 學習率調度器類型：線性
• 訓練輪數：3.0
• 混合精度訓練：Native AMP

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.18.0
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 2.0.0
• Tokenizers 0.11.6

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。