Tiny Bert Sst2 Distilled

🚀 tiny-bert-sst2-distilled

该模型是在glue数据集上对google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2进行微调后的版本，可用于文本分类任务，在评估集上取得了较好的准确率。

🚀 快速开始

此模型是google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2在glue数据集上的微调版本，在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：1.7305
• 准确率：0.8326

🔧 技术细节

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：0.0007199555649276667
• 训练批次大小：1024
• 评估批次大小：1024
• 随机种子：33
• 优化器：Adam，β=(0.9, 0.999)，ε=1e - 08
• 学习率调度器类型：线性
• 训练轮数：7
• 混合精度训练：Native AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.12.3
• Pytorch 1.9.1
• Datasets 1.15.1
• Tokenizers 0.10.3

📄 许可证

本模型采用Apache-2.0许可证。

📋 模型信息

此模型在文本分类任务上有一定表现，具体信息可参考上述训练细节和评估结果。