🚀 TextAttack模型卡片

本albert-base-v2模型使用TextAttack进行序列分类微调，并借助nlp库加载imdb数据集。模型经过5个训练周期的微调，批量大小为32，学习率为2e - 05，最大序列长度为128。由于这是一个分类任务，模型采用交叉熵损失函数进行训练。在该任务上，模型在第3个训练周期后，经评估集准确率衡量达到的最佳分数为0.89236。

如需更多信息，请查看 GitHub上的TextAttack。

🚀 快速开始

本albert-base-v2模型是专门为序列分类任务进行微调的。使用TextAttack库和nlp库加载的imdb数据集，对模型进行了细致的训练。以下是模型训练的关键参数：

• 训练周期：5个周期
• 批量大小：32
• 学习率：2e - 05
• 最大序列长度：128
• 损失函数：交叉熵损失函数

模型在训练过程中不断优化，在第3个训练周期后，评估集准确率达到了最佳的0.89236。

🔧 技术细节

训练过程

模型使用TextAttack库进行微调，借助nlp库加载imdb数据集。在训练时，采用交叉熵损失函数，这是分类任务中常用的损失函数，能够有效衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。训练共进行了5个周期，每个周期会对整个数据集进行一次完整的遍历。批量大小设置为32，意味着每次训练会同时处理32个样本，这样可以在保证训练效率的同时，减少内存的使用。学习率设置为2e - 05，这是一个经过调优的参数，能够控制模型在每次迭代中更新参数的步长，避免学习过快或过慢。最大序列长度设置为128，这可以限制输入序列的长度，确保模型能够处理的输入在合理范围内。

评估指标

模型的性能通过评估集准确率来衡量，即在评估集上模型预测正确的样本数占总样本数的比例。在第3个训练周期后，模型达到了最佳的评估集准确率0.89236，这表明模型在该任务上具有较好的分类能力。