Roberta Base Rotten Tomatoes

🚀 RoBERTa-base在rotten_tomatoes數據集上使用TextAttack進行微調

本項目使用TextAttack對roberta-base模型進行微調，用於序列分類任務。微調所用的rotten_tomatoes數據集通過nlp庫加載。該模型經過10個訓練週期的微調，訓練時的批次大小為128，學習率為5e-05，最大序列長度為128。由於這是一個分類任務，模型採用交叉熵損失函數進行訓練。在第9個訓練週期後，模型在評估集上達到了最佳準確率，為0.9033771106941839。

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此roberta-base模型在rotten_tomatoes數據集上使用TextAttack進行了微調，用於序列分類任務。以下是關於該模型微調的詳細信息：

• 微調週期：10個週期
• 批次大小：128
• 學習率：5e-05
• 最大序列長度：128
• 損失函數：交叉熵損失函數
• 最佳評估集準確率：0.9033771106941839（第9個週期）

如需瞭解更多信息，請查看 GitHub上的TextAttack。