Distilhubert Finetuned Gtzan

🚀 distilhubert-finetuned-hyperparam-gtzan

本模型是 ntu-spml/distilhubert 在 GTZAN 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：1.2045
• 準確率：0.86

🚀 快速開始

此模型為音頻分類任務提供了預訓練好的模型基礎，可直接用於相關任務的微調或推理。

📚 詳細文檔

模型描述

本模型是基於 ntu-spml/distilhubert 在 GTZAN 數據集上進行微調得到的。不過目前關於模型的更多詳細信息還有待補充。

預期用途與限制

目前關於該模型的預期用途和限制的詳細信息還有待補充。

訓練和評估數據

目前關於訓練和評估數據的詳細信息還有待補充。

訓練過程

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率：3e-05
• 訓練批次大小：8
• 評估批次大小：8
• 隨機種子：42
• 優化器：使用 OptimizerNames.ADAMW_TORCH，β 值為 (0.9, 0.999)，ε 值為 1e-08，無額外優化器參數
• 學習率調度器類型：線性
• 學習率調度器預熱比例：0.1
• 訓練輪數：30

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.48.0.dev0
• Pytorch 2.6.0+cu126
• Datasets 3.2.0
• Tokenizers 0.21.0

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。