Internal.wav2vec2 Base Superb Ks Int8 Structured79

🚀 w2v2-ks-jpqd-finetuned-student

該模型是基於 anton-l/wav2vec2-base-ft-keyword-spotting 在 superb 數據集上進行微調後的版本。它在評估集上取得了如下結果：

• 損失值：0.0641
• 準確率：0.9815

此模型經過量化處理和結構剪枝（Transformer 塊線性層的稀疏度為 80）。

🚀 快速開始

本模型為音頻分類模型，基於預訓練模型微調而來，在評估集上有較高的準確率，且經過量化和剪枝優化。

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。

🔧 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：0.0002
• 訓練批次大小：32
• 評估批次大小：64
• 隨機種子：42
• 梯度累積步數：4
• 總訓練批次大小：128
• 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：15.0
• 混合精度訓練：Native AMP

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.26.0
• Pytorch 1.13.1+cu116
• Datasets 2.8.0
• Tokenizers 0.13.2

模型信息表格