Learn Hf Food Not Food Text Classifier Distilbert Base Uncased

🚀 learn_hf_food_not_food_text_classifier-distilbert-base-uncased

本模型是 distilbert/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：

• 損失值：0.0005
• 準確率：1.0

🚀 快速開始

該模型可直接用於文本分類任務，判斷文本是否與食物相關。你可以使用 transformers 庫加載並使用該模型。

📦 安裝指南

若要使用此模型，你需要安裝 transformers 庫：

pip install transformers

📚 詳細文檔

模型描述

此模型是基於 distilbert/distilbert-base-uncased 微調而來，但關於其具體應用場景和優勢等更多信息有待補充。

預期用途與限制

目前關於該模型的預期用途和限制的詳細信息有待補充。

訓練和評估數據

目前關於訓練和評估數據的詳細信息有待補充。

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：0.0001
• 訓練批次大小：32
• 評估批次大小：32
• 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 4.50.3
• Pytorch 2.6.0+cu124
• Datasets 3.5.0
• Tokenizers 0.21.1

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。