Distilbert Base Uncased Finetuned Mrpc

🚀 distilbert-base-uncased-finetuned-mrpc

本模型是 distilbert-base-uncased 在 glue 數據集上的微調版本。它解決了文本分類任務中的準確性和效率問題，能夠在評估集上取得較好的性能，為相關自然語言處理應用提供了有力支持。

📚 詳細文檔

模型評估結果

該模型在評估集上取得了以下結果：

• 損失值：0.3830
• 準確率：0.8456
• F1值：0.8959

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率：2e-05
• 訓練批次大小：16
• 評估批次大小：16
• 隨機種子：42
• 優化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e-08）
• 學習率調度器類型：線性
• 訓練輪數：5

訓練結果

框架版本

• Transformers：4.15.0
• Pytorch：1.10.0+cu111
• Datasets：1.17.0
• Tokenizers：0.10.3

📄 許可證

本模型採用 Apache 2.0 許可證。