Distilbert Base Uncased Distilled Clinc

🚀 distilbert-base-uncased-distilled-clinc

本模型是 distilbert-base-uncased 在 clinc_oos 數據集上的微調版本。它在文本分類任務中表現出色，能夠高效準確地對文本進行分類，為相關應用提供了有力支持。

🚀 快速開始

本模型是 distilbert-base-uncased 在 clinc_oos 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：0.2663
• 準確率：0.9461

📚 詳細文檔

模型描述

更多信息待補充。

預期用途和限制

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：2e-05
• 訓練批次大小：48
• 評估批次大小：48
• 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：9

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.16.2
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.18.3
• Tokenizers 0.11.0

📄 許可證

本模型採用 Apache-2.0 許可證。

📋 模型信息