库名称: transformers 标签:

• 训练生成 指标:
• 精确率
• 召回率
• F1值
• 准确率 模型索引:
• 名称: medical-ner-roberta 结果: []

medical-ner-roberta

该模型是在未知数据集上从头开始训练的。 在评估集上取得了以下结果:

• 损失值: 0.1293
• 精确率: 0.9306
• 召回率: 0.9431
• F1值: 0.9368
• 准确率: 0.9792

模型描述

需要更多信息

预期用途与限制

需要更多信息

训练与评估数据

需要更多信息

训练过程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数:

• 学习率: 2e-05
• 训练批大小: 4
• 评估批大小: 4
• 随机种子: 42
• 优化器: 使用adamw_torch，参数为betas=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08，无额外优化器参数
• 学习率调度器类型: cosine
• 训练轮数: 20

训练结果

框架版本

• Transformers 4.46.2
• Pytorch 2.5.1+cu121
• Datasets 3.1.0
• Tokenizers 0.20.3