库名称: transformers 许可证: bsd-3-clause 基础模型: MIT/ast-finetuned-audioset-10-10-0.4593 标签:

• 训练生成 数据集:
• marsyas/gtzan 评估指标:
• 准确率 模型索引:
• 名称: ast-finetuned-audioset-10-10-0.4593-finetuned-gtzan 结果:
  • 任务: 类型: 音频分类 名称: 音频分类 数据集: 名称: GTZAN 类型: marsyas/gtzan 配置: 全部 拆分: 训练集 参数: 全部 评估指标:
    • 类型: 准确率 值: 0.89 名称: 准确率

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

该模型是基于MIT/ast-finetuned-audioset-10-10-0.4593在GTZAN数据集上微调的版本。
在评估集上取得了以下结果:

• 损失值: 0.5321
• 准确率: 0.89

模型描述

需要更多信息

预期用途与限制

需要更多信息

训练与评估数据

需要更多信息

训练流程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数:

• 学习率: 5e-06
• 训练批次大小: 8
• 评估批次大小: 8
• 随机种子: 42
• 梯度累积步数: 4
• 总训练批次大小: 32
• 优化器: 使用adamw_torch，参数为betas=(0.9,0.999)和epsilon=1e-08，无额外优化器参数
• 学习率调度器类型: 线性
• 学习率预热比例: 0.1
• 训练轮数: 5
• 混合精度训练: 原生AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.46.0
• Pytorch 2.5.0
• Datasets 3.0.2
• Tokenizers 0.20.1