Albert Base V2 Imdb

🚀 TextAttack模型卡片

本albert-base-v2模型使用TextAttack進行序列分類微調，並藉助nlp庫加載imdb數據集。模型經過5個訓練週期的微調，批量大小為32，學習率為2e - 05，最大序列長度為128。由於這是一個分類任務，模型採用交叉熵損失函數進行訓練。在該任務上，模型在第3個訓練週期後，經評估集準確率衡量達到的最佳分數為0.89236。

如需更多信息，請查看 GitHub上的TextAttack。

🚀 快速開始

本albert-base-v2模型是專門為序列分類任務進行微調的。使用TextAttack庫和nlp庫加載的imdb數據集，對模型進行了細緻的訓練。以下是模型訓練的關鍵參數：

• 訓練週期：5個週期
• 批量大小：32
• 學習率：2e - 05
• 最大序列長度：128
• 損失函數：交叉熵損失函數

模型在訓練過程中不斷優化，在第3個訓練週期後，評估集準確率達到了最佳的0.89236。

🔧 技術細節

訓練過程

模型使用TextAttack庫進行微調，藉助nlp庫加載imdb數據集。在訓練時，採用交叉熵損失函數，這是分類任務中常用的損失函數，能夠有效衡量模型預測結果與真實標籤之間的差異。訓練共進行了5個週期，每個週期會對整個數據集進行一次完整的遍歷。批量大小設置為32，意味著每次訓練會同時處理32個樣本，這樣可以在保證訓練效率的同時，減少內存的使用。學習率設置為2e - 05，這是一個經過調優的參數，能夠控制模型在每次迭代中更新參數的步長，避免學習過快或過慢。最大序列長度設置為128，這可以限制輸入序列的長度，確保模型能夠處理的輸入在合理範圍內。

評估指標

模型的性能通過評估集準確率來衡量，即在評估集上模型預測正確的樣本數佔總樣本數的比例。在第3個訓練週期後，模型達到了最佳的評估集準確率0.89236，這表明模型在該任務上具有較好的分類能力。