库名称: transformers
许可证: apache-2.0
基础模型: ntu-spml/distilhubert
标签:

• 训练生成
  数据集:
• 音频文件夹
  评估指标:
• 准确率
• F1值
• 精确率
• 召回率
  模型索引:
• 名称: distilhubert-finetuned-babycry-v6
  结果:
  • 任务:
    名称: 音频分类
    类型: 音频分类
    数据集:
    名称: 音频文件夹
    类型: 音频文件夹
    配置: 默认
    拆分: 训练集
    参数: 默认
    评估指标:
    • 名称: 准确率
      类型: 准确率
      值:
      准确率: 0.8260869565217391
    • 名称: F1值
      类型: f1
      值: 0.7474120082815735
    • 名称: 精确率
      类型: 精确率
      值: 0.6824196597353497
    • 名称: 召回率
      类型: 召回率
      值: 0.8260869565217391

distilhubert-finetuned-babycry-v6

该模型是基于ntu-spml/distilhubert在音频文件夹数据集上微调的版本。
在评估集上取得了以下结果:

• 损失值: 0.6676
• 准确率: {'accuracy': 0.8260869565217391}
• F1值: 0.7474
• 精确率: 0.6824
• 召回率: 0.8261

模型描述

需补充更多信息

预期用途与限制

需补充更多信息

训练与评估数据

需补充更多信息

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: 0.001
• 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: Adam (beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08)
• 学习率调度器类型: 余弦退火
• 学习率预热比例: 0.03
• 训练轮数: 8

训练结果

框架版本

• Transformers 4.44.2
• PyTorch 2.4.1+cu121
• Datasets 3.0.1
• Tokenizers 0.19.1