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• 训练生成 评估指标:
• 准确率
• F1值
• 精确率
• 召回率 模型索引:
• 名称: Wav2vec2-large-robust-发音评估 结果: []

Wav2vec2-large-robust-发音评估

该模型是基于facebook/wav2vec2-large-robust在None数据集上微调得到的版本。在评估集上取得了以下结果：

• 损失值: 0.7846
• 准确率: 0.72
• F1值: 0.72
• 精确率: 0.72
• 召回率: 0.72

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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训练流程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率: 0.0001
• 训练批次大小: 8
• 评估批次大小: 8
• 随机种子: 42
• 优化器: Adam，参数betas=(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
• 学习率预热步数: 100
• 训练轮次: 6

训练结果

框架版本

• Transformers 4.30.2
• Pytorch 2.0.1+cu118
• Datasets 2.13.1
• Tokenizers 0.13.3