Sagemaker Distilbert Emotion

🚀 sagemaker-distilbert-emotion

本模型是 distilbert-base-uncased 在 emotion 数据集上的微调版本。它在评估集上取得了出色的效果，能够高效准确地完成文本分类任务，为情感分析等相关应用提供有力支持。

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此模型是 distilbert-base-uncased 在 emotion 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：0.1446
• 准确率：0.929

📚 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：3e - 05
• 训练批次大小：32
• 评估批次大小：64
• 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
• 学习率调度器热身步数：500
• 训练轮数：3
• 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

本项目采用 Apache-2.0 许可证。