许可证：apache-2.0
标签：

• 训练生成
  数据集：
• glue
  评估指标：
• 准确率

模型索引：

• 名称：bert-base-uncased-finetuned-rte
  结果：
  • 任务：
    名称：文本分类
    类型：text-classification
    数据集：
    名称：glue
    类型：glue
    参数：rte
    评估指标：
    • 名称：准确率
      类型：accuracy
      值：0.6642599277978339

bert-base-uncased-finetuned-rte

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

• 损失：0.8075
• 准确率：0.6643

模型描述

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预期用途与限制

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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：2e-05
• 训练批次大小：16
• 评估批次大小：16
• 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
• 训练轮次：5

训练结果

框架版本

• Transformers 4.15.0
• PyTorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.18.1
• Tokenizers 0.10.3