Wav2vec2 2 Roberta Large No Adapter Frozen Enc

🚀 基於Librispeech ASR數據集的模型

本模型在librispeech_asr數據集上從頭開始訓練。在評估集上取得了以下結果：

• 損失值（Loss）：20.5959
• 字錯率（Wer）：1.0008

🚀 快速開始

此部分暫未提供相關內容，可參考後續詳細信息瞭解模型訓練及評估情況。

📚 詳細文檔

模型描述

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預期用途與限制

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訓練和評估數據

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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）：0.0001
• 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
• 梯度累積步數（gradient_accumulation_steps）：2
• 總訓練批次大小（total_train_batch_size）：16
• 優化器（optimizer）：Adam，其中 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）：3.0
• 混合精度訓練（mixed_precision_training）：Native AMP

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.17.0.dev0
• Pytorch 1.10.2+cu113
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.11.0