license: apache-2.0
tags:

• generated_from_trainer
  datasets:
• movie_releases
  metrics:
• precision
• recall
• f1
• accuracy
  model-index:
• name: bert-finetuned-radarr
  results:
  • task:
    name: Token Classification
    type: token-classification
    dataset:
    name: movie_releases
    type: movie_releases
    args: default
    metrics:
    • name: Precision
      type: precision
      value: 0.9555421444377389
    • name: Recall
      type: recall
      value: 0.9638798701298701
    • name: F1
      type: f1
      value: 0.9596928982725529
    • name: Accuracy
      type: accuracy
      value: 0.9817602584524263

bert-finetuned-radarr

该模型是基于movie_releases数据集对distilbert-base-uncased进行微调的版本。
在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.0731
• 精确率：0.9555
• 召回率：0.9639
• F1分数：0.9597
• 准确率：0.9818

模型描述

（需补充详细信息）

预期用途与限制

（需补充详细信息）

训练与评估数据

（需补充详细信息）

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：2e-05
• 训练批次大小：8
• 评估批次大小：8
• 随机种子：42
• 优化器：Adam（β1=0.9，β2=0.999，ε=1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 训练轮次：3

训练结果

框架版本

• Transformers 4.20.1
• PyTorch 1.11.0+cu113
• Datasets 2.3.2
• Tokenizers 0.12.1