Distilbert Base Uncased Finetuned Clinc

🚀 distilbert-base-uncased-finetuned-clinc

该模型是 distilbert-base-uncased 在 clinc_oos 数据集上的微调版本。它在评估集上取得了出色的结果，能够有效应用于文本分类任务，为相关领域的研究和应用提供了有力支持。

🚀 快速开始

此模型是 distilbert-base-uncased 在 clinc_oos 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：0.7528
• 准确率：0.9181

📚 详细文档

训练过程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：2e-05
• 训练批次大小：48
• 评估批次大小：48
• 随机种子：42
• 优化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 训练轮数：5

训练结果

框架版本

• Transformers 4.8.2
• Pytorch 1.9.0+cu102
• Datasets 1.9.0
• Tokenizers 0.10.3

📄 许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。

模型信息表格