Distilhubert Finetuned Gtzan

🚀 distilhubert-finetuned-gtzan

该模型是 ntu-spml/distilhubert 在 GTZAN 数据集上的微调版本。它在评估集上取得了以下结果，展现出了良好的性能和效率。

🚀 快速开始

该模型是 ntu-spml/distilhubert 在 GTZAN 数据集上的微调版本，在评估集上有如下表现：

• 评估损失（eval_loss）：0.4710
• 评估准确率（eval_accuracy）：0.87
• 评估运行时间（eval_runtime）：52.8306
• 每秒评估样本数（eval_samples_per_second）：1.893
• 每秒评估步数（eval_steps_per_second）：0.246
• 训练轮数（epoch）：16.0
• 训练步数（step）：1808

🔧 技术细节

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率（learning_rate）：2e - 05
• 训练批次大小（train_batch_size）：8
• 评估批次大小（eval_batch_size）：8
• 随机种子（seed）：42
• 优化器（optimizer）：Adam，β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e - 08
• 学习率调度器类型（lr_scheduler_type）：线性
• 学习率调度器热身比例（lr_scheduler_warmup_ratio）：0.1
• 训练轮数（num_epochs）：25

框架版本

• Transformers：4.34.1
• Pytorch：2.1.0+cu118
• Datasets：2.14.5
• Tokenizers：0.14.1

📄 许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。