library_name: transformers license: apache-2.0 base_model: ntu-spml/distilhubert tags:

• 由训练器生成 datasets:
• marsyas/gtzan metrics:
• 准确率 model-index:
• name: distilhubert-finetuned-gtzan results:
  • task: name: 音频分类 type: audio-classification dataset: name: GTZAN type: marsyas/gtzan config: all split: train args: all metrics:
    • name: 准确率 type: accuracy value: 0.84

distilhubert-finetuned-gtzan

该模型是对 ntu-spml/distilhubert 在 GTZAN 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：0.5500
• 准确率：0.84

模型描述

需要更多相关信息

推荐用途与限制

需要更多相关信息

训练和评估数据

需要更多相关信息

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（learning_rate）：5e-05
• 训练批量大小（train_batch_size）：8
• 验证批量大小（eval_batch_size）：8
• 随机种子（seed）：42
• 优化器：使用 OptimizerNames.ADAMW_TORCH，betas=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08，optimizer_args=无额外参数
• 学习率调度器类型（lr_scheduler_type）：线性
• 学习率预热比例（lr_scheduler_warmup_ratio）：0.1
• 训练轮数（num_epochs）：10
• 混合精度训练（mixed_precision_training）：原生AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.48.2
• Pytorch 2.5.1+cu124
• Datasets 3.2.0
• Tokenizers 0.21.0