许可证: apache-2.0
标签:

• 训练生成
• 预言家
  数据集:
• yelp_polarity
  评估指标:
• 准确率
  模型索引:
• 名称: bert-base-uncased-yelp_polarity
  结果:
  • 任务:
    名称: 文本分类
    类型: text-classification
    数据集:
    名称: yelp_polarity
    类型: yelp_polarity
    参数: plain_text
    评估指标:
    • 名称: 准确率
      类型: accuracy
      值: 0.9516052631578947

bert-base-uncased-yelp_polarity

该模型是基于bert-base-uncased在yelp_polarity数据集上微调的版本。
在评估集上取得了以下结果:

• 损失: 0.3222
• 准确率: 0.9516

模型描述

需补充更多信息

预期用途与限制

需补充更多信息

训练与评估数据

需补充更多信息

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: 5e-05
• 训练批次大小: 1
• 评估批次大小: 8
• 随机种子: 42
• 优化器: Adam（beta1=0.9，beta2=0.999，epsilon=1e-08）
• 学习率调度器类型: 线性
• 学习率预热步数: 277200
• 训练总步数: 2772000

训练结果

框架版本

• Transformers 4.10.2
• PyTorch 1.7.1
• Datasets 1.6.1
• Tokenizers 0.10.3