license: apache-2.0 tags:

• 从训练器生成 datasets:
• clinc_oos metrics:
• 准确率 model-index:
• name: distilbert-base-uncased-finetuned-clinc results:
  • task: name: 文本分类 type: text-classification dataset: name: clinc_oos type: clinc_oos args: plus metrics:
    • name: 准确率 type: accuracy value: 0.9112903225806451

distilbert-base-uncased-finetuned-clinc

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

• 损失: 0.7751
• 准确率: 0.9113

模型描述

需要更多信息

预期用途与限制

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训练与评估数据

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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: 48
• 评估批次大小: 48
• 随机种子: 42
• 优化器: Adam（beta参数为(0.9,0.999)，epsilon为1e-08）
• 学习率调度器类型: linear
• 训练轮次: 5

训练结果

框架版本

• Transformers 4.11.3
• Pytorch 1.7.1
• Datasets 1.16.1
• Tokenizers 0.10.3