库名称: transformers
许可证: apache-2.0
基础模型: jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-english
标签:

• generated_from_trainer
  数据集:
• audiofolder
  评估指标:
• accuracy
• f1
• precision
• recall
  模型索引:
• 名称: baby-cry-classification-finetuned-babycry-v4
  结果:
  • 任务:
    名称: 音频分类
    类型: audio-classification
    数据集:
    名称: audiofolder
    类型: audiofolder
    配置: default
    拆分: train
    参数: default
    指标:
    • 名称: 准确率
      类型: accuracy
      值:
      accuracy: 0.8152173913043478
    • 名称: F1分数
      类型: f1
      值: 0.7322311897943244
    • 名称: 精确率
      类型: precision
      值: 0.6645793950850661
    • 名称: 召回率
      类型: recall
      值: 0.8152173913043478

baby-cry-classification-finetuned-babycry-v4

本模型是基于jonatasgrosman/wav2vec2-large-xlsr-53-english在audiofolder数据集上微调的版本。
评估集表现如下:

• 损失值: 0.7255
• 准确率: {'accuracy': 0.8152173913043478}
• F1分数: 0.7322
• 精确率: 0.6646
• 召回率: 0.8152

模型描述

待补充详细信息

使用场景与限制

待补充详细信息

训练与评估数据

待补充详细信息

训练流程

训练超参数

训练过程中使用的超参数:

• 学习率: 0.0001
• 训练批大小: 4
• 评估批大小: 8
• 随机种子: 42
• 梯度累积步数: 2
• 总训练批大小: 8
• 优化器: Adam (β1=0.9, β2=0.999, ε=1e-08)
• 学习率调度器类型: linear
• 学习率预热比例: 0.1
• 训练轮次: 5

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