Roberta Base Squad

🚀 DLL888/roberta-base-squad

本模型是 roberta-base 在未知數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 訓練損失：0.7054
• 訓練結束時邏輯迴歸準確率：0.8022
• 訓練開始時邏輯迴歸準確率：0.7586
• 驗證損失：0.8224
• 驗證結束時邏輯迴歸準確率：0.7692
• 驗證開始時邏輯迴歸準確率：0.7402
• 訓練輪數：1

📚 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。

🔧 技術細節

訓練過程

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 優化器：{'name': 'Adam', 'learning_rate': {'class_name': 'WarmUp', 'config': {'initial_learning_rate': 2e-05, 'decay_schedule_fn': {'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 2e-05, 'decay_steps': 10570, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}, '__passive_serialization__': True}, 'warmup_steps': 500, 'power': 1.0, 'name': None}}, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False}
• 訓練精度：混合精度浮點16位

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.24.0
• TensorFlow 2.9.2
• Datasets 2.7.1
• Tokenizers 0.13.2

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。