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

• 训练生成
  数据集：
• marsyas/gtzan
  评估指标：
• 准确率
  模型索引：
• 名称：distilhubert-finetuned-gtzan
  结果：
  • 任务：
    名称：音频分类
    类型：audio-classification
    数据集：
    名称：GTZAN
    类型：marsyas/gtzan
    配置：all
    拆分：train
    参数：all
    指标：
    • 名称：准确率
      类型：accuracy
      值：0.89

distilhubert-finetuned-gtzan

该模型是基于ntu-spml/distilhubert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：0.5167
• 准确率：0.89

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：5e-05
• 训练批次大小：8
• 评估批次大小：8
• 随机种子：42
• 优化器：Adam（beta=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 学习率预热比例：0.1
• 训练轮次：12

训练结果

框架版本

• Transformers 4.32.0.dev0
• Pytorch 2.0.1+cu118
• Datasets 2.14.2
• Tokenizers 0.13.3