News Classifier Litigation

🚀 Valent2809/news_classifier_litigation

本模型是 distilbert-base-uncased 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：0.0116
• 驗證損失：0.0124
• 訓練準確率：0.9944
• 輪數：4

🚀 快速開始

此模型為基於distilbert-base-uncased微調所得，可用於新聞分類相關任務，可根據評估集結果瞭解其性能表現。

🔧 技術細節

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 優化器：{'name': 'Adam', 'weight_decay': None, 'clipnorm': None, 'global_clipnorm': None, 'clipvalue': None, 'use_ema': False, 'ema_momentum': 0.99, 'ema_overwrite_frequency': None, 'jit_compile': False, 'is_legacy_optimizer': False, 'learning_rate': {'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 2e-05, 'decay_steps': 445, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}}, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False}
• 訓練精度：float32

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.30.2
• TensorFlow 2.12.0
• Datasets 2.13.1
• Tokenizers 0.13.3

📄 許可證

本模型採用 Apache-2.0 許可證。