# 多指標優化

DeBERTa-v3-small是微軟發佈的輕量級DeBERTa模型變體，適用於文本分類任務。

該模型是基於microsoft/deberta-v3-base微調的版本，在評估集上表現出色，準確率達到99.87%。

基於BERTweet-base微調的情緒分類模型，用於分析Twitter上與比特幣相關的情感傾向

基於vinai/phobert-base-v2微調的情感分析模型，在評估集上達到93.6%的準確率

基於Google的ViT模型微調的天氣分類模型，在圖像分類任務上表現出色，準確率達96.79%。

基於Flaubert小型法語模型微調的銀行交易流水分類器

專用於PET報告發現部分摘要生成的微調版PEGASUS模型，可生成準確且個性化的全身PET報告印象。

該模型是基於GIT架構的圖像描述生成模型，在HL Narratives數據集上微調，專門用於生成高層次敘事性圖像描述。

基於wav2vec2-large-xlsr-53的英語發音評估模型，用於評估英語發音質量

基於facebook/wav2vec2-base微調的語音處理模型，在評估集上表現出色

該模型是基於ibert-roberta-base微調得到的版本，專門用於檢測辱罵或威脅性言論。

基於wav2vec2-base微調的音頻情感分類模型，用於識別說話者的情緒狀態。

基於google/vit-base-patch16-224-in21k微調的視覺模型，用於面部表情識別任務

基於Vision Transformer架構的天氣圖像分類模型，在Kaggle天氣數據集上微調，準確率達93.4%

這是一個通過AutoTrain訓練的多類別圖像分類模型，專門用於組織病理學圖像分類任務。

基於VisionEncoderDecoder架構的圖像描述生成模型，使用Swin Transformer作為視覺編碼器和GPT-2作為解碼器，在COCO2014數據集上微調

基於KcELECTRA-base-v2022微調的韓文情感分析模型，在評估集上取得了較好的效果。

基於ViT架構的肺部和結腸癌多類別圖像分類模型，在評估集上準確率達99.94%

基於ViT架構微調的《辛普森一家》角色分類模型，準確率達95.3%

基於ViT架構的視覺Transformer模型，在CIFAR-10數據集上微調，用於圖像分類任務

基於Google的ViT模型在未知數據集上微調的視覺分類模型，擅長圖像分類任務

基於microsoft/resnet-18微調的圖像分類模型，在圖像文件夾數據集上表現優異。

基於Swin Transformer架構微調的腦腫瘤圖像分類模型，在評估集上準確率達96.47%

基於microsoft/dit-base微調的圖像分類模型，在圖像文件夾數據集上表現良好

基於微軟ResNet-50架構微調的表情包分類模型，在圖像分類任務上達到64.5%的準確率

基於microsoft/resnet-152微調的圖像分類模型，在自定義圖像數據集上達到76.74%的準確率

基於bert-base-uncased微調的關鍵詞提取模型，適用於英文文本的關鍵詞抽取任務

基於camembert-base微調的法語關鍵詞提取模型，擅長從法語文本中識別關鍵信息

基於bert-base-cased微調的關鍵詞提取模型，擅長從文本中識別關鍵信息

基於bert-base-german-cased模型微調的德語文本分類模型，在評估集上表現良好

基於bert-base-chinese微調的中文情感分析模型，在中文情感語料庫上表現良好。

基於bert-base-uncased微調的命名實體識別模型，在評估集上F1值達95.91%

基於GPT-2架構的微調模型，在特定任務上進行了優化

基於distil-slovakbert在通用依存關係sk_snk數據集上微調的斯洛伐克語詞性標註模型

基於RobBERT模型的荷蘭語惡意評論檢測模型，用於識別具有毒性或潛在危害的評論內容

該模型是在BioBERT基礎上微調的文本分類模型，在醫學文本分類任務上表現優異。

基於BERT基礎模型在Amazon商品評論情感分析數據集上微調的文本分類模型，準確率達94.65%

該模型是基於BART-large微調的英文問題生成模型，專門用於從給定文本和答案生成相關問題。

這是一個針對芬蘭語情感分析任務微調的FinBERT模型，使用FinnSentiment數據集進行訓練和評估。

基於T5-small架構微調的德語摘要生成模型，在mlsum德語數據集上訓練7個epoch，Rouge1得分42.38