Ph Audio Classification V1

🚀 ph-audio-classification-v1

本模型是基於 ntu-spml/distilhubert 在 audiofolder 數據集上進行微調的版本。它在評估集上取得了以下結果，展示了出色的性能和效率：

• 評估損失（eval_loss）：0.3404
• 評估準確率（eval_accuracy）：1.0
• 評估運行時間（eval_runtime）：0.8233
• 每秒評估樣本數（eval_samples_per_second）：8.503
• 每秒評估步數（eval_steps_per_second）：1.215
• 訓練輪數（epoch）：1.0
• 訓練步數（step）：4

📚 詳細文檔

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（learning_rate）：5e-05
• 訓練批次大小（train_batch_size）：8
• 評估批次大小（eval_batch_size）：8
• 隨機種子（seed）：42
• 優化器（optimizer）：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（lr_scheduler_type）：線性
• 學習率調度器預熱比例（lr_scheduler_warmup_ratio）：0.1
• 訓練輪數（num_epochs）：20
• 混合精度訓練（mixed_precision_training）：Native AMP

框架版本

• Transformers 4.46.3
• Pytorch 2.4.0+cu124
• Datasets 3.1.0
• Tokenizers 0.20.3

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。