许可证：apache-2.0
标签：

• 训练生成
  数据集：
• emotion
  评估指标：
• 准确率
• F1值
  模型索引：
• 名称：distilbert-base-uncased-finetuned-emotion
  结果：
  • 任务：
    名称：文本分类
    类型：text-classification
    数据集：
    名称：emotion
    类型：emotion
    参数：默认
    评估指标：
    • 名称：准确率
      类型：accuracy
      值：0.923
    • 名称：F1
      类型：f1
      值：0.9232542847906783

distilbert-base-uncased-finetuned-emotion

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

• 损失：0.2175
• 准确率：0.923
• F1值：0.9233

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：64
• 评估批次大小：64
• 随机种子：42
• 优化器：Adam（beta=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 训练轮次：2

训练结果

框架版本

• Transformers 4.11.3
• PyTorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.16.1
• Tokenizers 0.10.3