Distilhubert Finetuned Gtzan

🚀 distilhubert-finetuned-gtzan

本模型是 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成绩：

• 损失值：0.5748
• 准确率：0.89

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本模型是在 GTZAN 数据集上对 ntu-spml/distilhubert 进行微调得到的。在评估集上，它展现出了良好的性能，损失值为 0.5748，准确率达到了 0.89。

📚 详细文档

模型描述

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预期用途与限制

更多信息待补充。

训练和评估数据

更多信息待补充。

训练过程

训练超参数

训练期间使用了以下超参数：

• 学习率：5e - 05
• 训练批次大小：10
• 评估批次大小：10
• 随机种子：40
• 梯度累积步数：6
• 总训练批次大小：60
• 优化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e - 08）
• 学习率调度器类型：线性
• 学习率调度器热身比例：0.1
• 训练轮数：15

训练结果

框架版本

• Transformers 4.30.2
• Pytorch 2.0.0
• Datasets 2.1.0
• Tokenizers 0.13.3

📄 许可证

本模型采用 Apache - 2.0 许可证。