🚀 xtreme_s_xlsr_300m_minds14
该模型是在GOOGLE/XTREME_S - MINDS14.ALL数据集上对facebook/wav2vec2-xls-r-300m进行微调后的版本。它在评估集上取得了以下成绩，为语音识别等相关任务提供了有力支持。
🚀 快速开始
本模型是在特定数据集上微调得到，可直接用于相关语音处理任务。你可以根据自己的需求，结合相应的深度学习框架，使用该模型进行推理或进一步的微调。
✨ 主要特性
- 多语言支持：在多种语言上都有评估结果，如中文、英文、法文、德文等，展现了其在多语言场景下的适用性。
- 指标丰富：提供了准确率、F1值、损失值等多种评估指标，全面反映模型性能。
📚 详细文档
评估集结果
该模型在评估集上的表现如下：
| 指标 |
详情 |
| 准确率 |
0.9033 |
| 准确率（Cs-cz） |
0.9164 |
| 准确率（De-de） |
0.9477 |
| 准确率（En-au） |
0.9235 |
| 准确率（En-gb） |
0.9324 |
| 准确率（En-us） |
0.9326 |
| 准确率（Es-es） |
0.9177 |
| 准确率（Fr-fr） |
0.9444 |
| 准确率（It-it） |
0.9167 |
| 准确率（Ko-kr） |
0.8649 |
| 准确率（Nl-nl） |
0.9450 |
| 准确率（Pl-pl） |
0.9146 |
| 准确率（Pt-pt） |
0.8940 |
| 准确率（Ru-ru） |
0.8667 |
| 准确率（Zh-cn） |
0.7291 |
| F1值 |
0.9015 |
| F1值（Cs-cz） |
0.9154 |
| F1值（De-de） |
0.9467 |
| F1值（En-au） |
0.9199 |
| F1值（En-gb） |
0.9334 |
| F1值（En-us） |
0.9308 |
| F1值（Es-es） |
0.9158 |
| F1值（Fr-fr） |
0.9436 |
| F1值（It-it） |
0.9135 |
| F1值（Ko-kr） |
0.8642 |
| F1值（Nl-nl） |
0.9440 |
| F1值（Pl-pl） |
0.9159 |
| F1值（Pt-pt） |
0.8883 |
| F1值（Ru-ru） |
0.8646 |
| F1值（Zh-cn） |
0.7249 |
| 损失值 |
0.4119 |
| 损失值（Cs-cz） |
0.3790 |
| 损失值（De-de） |
0.2649 |
| 损失值（En-au） |
0.3459 |
| 损失值（En-gb） |
0.2853 |
| 损失值（En-us） |
0.2203 |
| 损失值（Es-es） |
0.2731 |
| 损失值（Fr-fr） |
0.1909 |
| 损失值（It-it） |
0.3520 |
| 损失值（Ko-kr） |
0.5431 |
| 损失值（Nl-nl） |
0.2515 |
| 损失值（Pl-pl） |
0.4113 |
| 损失值（Pt-pt） |
0.4798 |
| 损失值（Ru-ru） |
0.6470 |
| 损失值（Zh-cn） |
1.1216 |
| 预测样本数 |
4086 |
训练过程
训练超参数
训练过程中使用了以下超参数：
| 属性 |
详情 |
| 学习率 |
0.0003 |
| 训练批次大小 |
32 |
| 评估批次大小 |
8 |
| 随机种子 |
42 |
| 分布式类型 |
多GPU |
| 设备数量 |
2 |
| 总训练批次大小 |
64 |
| 总评估批次大小 |
16 |
| 优化器 |
Adam（beta1=0.9，beta2=0.999，epsilon=1e-08） |
| 学习率调度器类型 |
线性 |
| 学习率调度器热身步数 |
1500 |
| 训练轮数 |
50.0 |
| 混合精度训练 |
原生自动混合精度（Native AMP） |
训练结果
| 训练损失 |
轮数 |
步数 |
验证损失 |
F1值 |
准确率 |
| 2.6739 |
5.41 |
200 |
2.5687 |
0.0430 |
0.1190 |
| 1.4953 |
10.81 |
400 |
1.6052 |
0.5550 |
0.5692 |
| 0.6177 |
16.22 |
600 |
0.7927 |
0.8052 |
0.8011 |
| 0.3609 |
21.62 |
800 |
0.5679 |
0.8609 |
0.8609 |
| 0.4972 |
27.03 |
1000 |
0.5944 |
0.8509 |
0.8523 |
| 0.1799 |
32.43 |
1200 |
0.6194 |
0.8623 |
0.8621 |
| 0.1308 |
37.84 |
1400 |
0.5956 |
0.8569 |
0.8548 |
| 0.2298 |
43.24 |
1600 |
0.5201 |
0.8732 |
0.8743 |
| 0.0052 |
48.65 |
1800 |
0.3826 |
0.9106 |
0.9103 |
框架版本
- Transformers 4.18.0.dev0
- Pytorch 1.10.2+cu113
- Datasets 2.0.1.dev0
- Tokenizers 0.11.6
📄 许可证
本项目采用Apache-2.0许可证。
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PyTorch
Transformers 支持多种语言