Bert Phishing Classifier Teacher

🚀 bert-phishing-classifier_teacher

本模型是基於google-bert/bert-base-uncased在未知數據集上進行微調的版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 損失值：0.2941
• 準確率：0.873
• 曲線下面積（AUC）：0.952

🚀 快速開始

此部分可參考原模型 google-bert/bert-base-uncased 的快速開始部分，結合本微調模型的特點進行使用。

📚 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

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率：0.0002
• 訓練批次大小：8
• 評估批次大小：8
• 隨機種子：42
• 優化器：使用 OptimizerNames.ADAMW_TORCH，其中 betas=(0.9, 0.999)，epsilon=1e - 08，無額外優化器參數
• 學習率調度器類型：線性
• 訓練輪數：10

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.47.1
• Pytorch 2.3.0+cu121
• Datasets 3.2.0
• Tokenizers 0.21.0

📄 許可證

本項目採用 Apache - 2.0 許可證。