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• 训练器生成 metrics:
• 准确率 model-index:
• name: ast-finetuned-speech-commands-v2-finetuned results: [] datasets:
• mazkooleg/0-9up_google_speech_commands_augmented_raw

ast-finetuned-speech-commands-v2-finetuned

该模型是基于MIT/ast-finetuned-speech-commands-v2在None数据集上微调的版本。在评估集上取得了如下结果：

• 损失值：0.0210
• 准确率：0.9979

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

需补充更多信息

训练流程

训练超参数

训练过程中使用的超参数如下：

• 学习率：1e-07
• 训练批次大小：32
• 评估批次大小：32
• 随机种子：42
• 梯度累积步数：4
• 总训练批次大小：128
• 优化器：Adam（beta1=0.9，beta2=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：5

训练结果

框架版本

• Transformers 4.26.1
• Pytorch 1.11.0+cpu
• Datasets 2.10.0
• Tokenizers 0.12.1