Bert Sdg Classification

🚀 bert-sdg-classification

本模型是文本分类模型，基于 google-bert/bert-base-uncased 微调而来，在评估集上取得了不错的效果。

🚀 快速开始

此模型是 google-bert/bert-base-uncased 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：

• 损失值：0.7055
• F1值：0.7980

📚 详细文档

训练和评估数据

更多信息待补充。

模型描述

更多信息待补充。

预期用途和限制

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：

• 学习率：1e-05
• 训练批次大小：64
• 评估批次大小：64
• 随机种子：42
• 优化器：使用 adamw_torch，其中 betas=(0.9, 0.999)，epsilon=1e-08，无额外优化器参数
• 学习率调度器类型：线性
• 学习率调度器热身步数：600
• 训练轮数：5.0
• 混合精度训练：原生自动混合精度（Native AMP）

训练结果

框架版本

• Transformers 4.49.0.dev0
• Pytorch 2.1.2.post304
• Datasets 3.2.0
• Tokenizers 0.21.0

📄 许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。