library_name: transformers license: bsd-3-clause base_model: MIT/ast-finetuned-audioset-10-10-0.4593 tags:

• 从训练器生成 datasets:
• marsyas/gtzan metrics:
• 准确率 model-index:
• name: ast-finetuned-audioset-10-10-0.4593-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: 0.91

ast-finetuned-audioset-10-10-0.4593-finetuned-gtzan

该模型是对 MIT/ast-finetuned-audioset-10-10-0.4593 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：0.4517
• 准确率：0.91

模型描述

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预期用途与限制

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训练与评估数据

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训练过程

训练超参数

训练期间使用了以下超参数：

• learning_rate: 5e-05
• train_batch_size: 2
• eval_batch_size: 2
• seed: 42
• gradient_accumulation_steps: 4
• total_train_batch_size: 8
• optimizer: 使用 OptimizerNames.ADAMW_TORCH，betas=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08，optimizer_args=无额外优化器参数
• lr_scheduler_type: 线性
• lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
• num_epochs: 15
• mixed_precision_training: 原生AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.48.2
• Pytorch 2.6.0+cu126
• Datasets 3.2.0
• Tokenizers 0.21.0