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• 由Keras回调生成 模型索引:
• 名称: s3h/finetuned-arabert-gec 结果: []

s3h/finetuned-arabert-gec

该模型是在未知数据集上对aubmindlab/bert-base-arabertv02进行微调的版本。 在评估集上取得了以下结果:

• 训练损失: -0.1214
• 训练池化输出损失: -0.1214
• 验证损失: -0.1303
• 验证池化输出损失: -0.1303
• 训练轮次: 2

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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训练过程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数:

• 优化器: {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': {'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 5e-05, 'decay_steps': 3, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}}, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.01}
• 训练精度: mixed_float16

训练结果

框架版本

• Transformers 4.14.1
• TensorFlow 2.6.2
• Datasets 1.17.0
• Tokenizers 0.10.3