Distilbert Base Uncased Finetuned Clinc

🚀 distilbert-base-uncased-finetuned-clinc

該模型是 distilbert-base-uncased 在 clinc_oos 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了出色的結果，能夠有效應用於文本分類任務，為相關領域的研究和應用提供了有力支持。

🚀 快速開始

此模型是 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：0.7528
• 準確率：0.9181

📚 詳細文檔

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：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：5

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.8.2
• Pytorch 1.9.0+cu102
• Datasets 1.9.0
• Tokenizers 0.10.3

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。

模型信息表格