Distilhubert Finetuned Distilhubert

🚀 distilhubert_finetuned-finetuned-gtzan

本模型是 JanLilan/distilhubert_finetuned-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：0.6325
• 準確率：0.9

🚀 快速開始

本模型是基於特定數據集微調而來，可直接使用其在相關音頻分類任務中進行預測。你可以點擊 colab 查看相關示例。

✨ 主要特性

• 基於預訓練模型 JanLilan/distilhubert_finetuned-distilhubert 進行微調，在GTZAN數據集上進行了優化。
• 在評估集上取得了較高的準確率（0.9）。

🔧 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（learning_rate）：0.0005
• 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，β=(0.9, 0.999)，ε=1e - 08
• 學習率調度器類型（lr_scheduler_type）：線性
• 學習率調度器熱身比例（lr_scheduler_warmup_ratio）：0.1
• 訓練輪數（num_epochs）：10
• 混合精度訓練（mixed_precision_training）：Native AMP

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.28.0
• Pytorch 2.0.1+cu118
• Datasets 2.14.5
• Tokenizers 0.13.3