Distilhubert Finetuned Distilhubert

🚀 distilhubert_finetuned-finetuned-gtzan

本模型是 JanLilan/distilhubert_finetuned-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：

• 损失值：0.6325
• 准确率：0.9

🚀 快速开始

本模型是基于特定数据集微调而来，可直接使用其在相关音频分类任务中进行预测。你可以点击 colab 查看相关示例。

✨ 主要特性

• 基于预训练模型 JanLilan/distilhubert_finetuned-distilhubert 进行微调，在GTZAN数据集上进行了优化。
• 在评估集上取得了较高的准确率（0.9）。

🔧 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）：0.0005
• 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
• 梯度累积步数（gradient_accumulation_steps）：2
• 总训练批次大小（total_train_batch_size）：16
• 优化器（optimizer）：Adam，β=(0.9, 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）：10
• 混合精度训练（mixed_precision_training）：Native AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.28.0
• Pytorch 2.0.1+cu118
• Datasets 2.14.5
• Tokenizers 0.13.3