Distilhubert Finetuned Gtzan

🚀 distilhubert-finetuned-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成績：

• 損失值：0.5748
• 準確率：0.89

🚀 快速開始

本模型是在 GTZAN 數據集上對 ntu-spml/distilhubert 進行微調得到的。在評估集上，它展現出了良好的性能，損失值為 0.5748，準確率達到了 0.89。

📚 詳細文檔

模型描述

更多信息待補充。

預期用途與限制

更多信息待補充。

訓練和評估數據

更多信息待補充。

訓練過程

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 學習率：5e - 05
• 訓練批次大小：10
• 評估批次大小：10
• 隨機種子：40
• 梯度累積步數：6
• 總訓練批次大小：60
• 優化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e - 08）
• 學習率調度器類型：線性
• 學習率調度器熱身比例：0.1
• 訓練輪數：15

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.30.2
• Pytorch 2.0.0
• Datasets 2.1.0
• Tokenizers 0.13.3

📄 許可證

本模型採用 Apache - 2.0 許可證。