Roberta Base Squad

🚀 DLL888/roberta-base-squad

本模型是 roberta-base 在未知数据集上的微调版本。它在评估集上取得了以下结果：

• 训练损失：0.7054
• 训练结束时逻辑回归准确率：0.8022
• 训练开始时逻辑回归准确率：0.7586
• 验证损失：0.8224
• 验证结束时逻辑回归准确率：0.7692
• 验证开始时逻辑回归准确率：0.7402
• 训练轮数：1

📚 详细文档

模型描述

更多信息待补充。

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。

🔧 技术细节

训练过程

训练超参数

训练期间使用了以下超参数：

• 优化器：{'name': 'Adam', 'learning_rate': {'class_name': 'WarmUp', 'config': {'initial_learning_rate': 2e-05, 'decay_schedule_fn': {'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 2e-05, 'decay_steps': 10570, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}, '__passive_serialization__': True}, 'warmup_steps': 500, 'power': 1.0, 'name': None}}, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False}
• 训练精度：混合精度浮点16位

训练结果

框架版本

• Transformers 4.24.0
• TensorFlow 2.9.2
• Datasets 2.7.1
• Tokenizers 0.13.2

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。