Distilhubert Finetuned Gtzan
该模型是基于distilhubert在GTZAN音乐分类数据集上微调的版本，主要用于音乐流派分类任务。
下载量 17
发布时间 : 7/1/2023
模型简介
基于distilhubert架构的轻量级音频分类模型，在GTZAN数据集上微调，专门用于音乐流派分类任务。
模型特点
高效轻量
基于DistilHuBERT架构，在保持较高准确率的同时减少了模型复杂度
高准确率
在GTZAN评估集上达到86%的准确率
快速训练
只需10个训练轮次即可达到较好性能
模型能力
音乐流派分类
音频特征提取
使用案例
音乐分析
音乐流媒体服务分类
用于自动分类音乐库中的歌曲流派
准确率达到86%
音乐推荐系统
作为音乐推荐系统的预处理组件
PyTorch精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言
Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98
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