license: apache-2.0 tags:

• 训练生成 datasets:
• 情感数据集 metrics:
• 准确率 model-index:
• name: sagemaker-distilbert-emotion results:
  • task: name: 文本分类 type: text-classification dataset: name: 情感数据集 type: emotion args: 默认 metrics:
    • name: 准确率 type: accuracy value: 0.915

sagemaker-distilbert-emotion

该模型是基于distilbert-base-uncased在情感数据集上微调后的版本。
在评估集上取得了如下结果：

• 损失值：0.2590
• 准确率：0.915

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

训练流程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：3e-05
• 训练批次大小：32
• 评估批次大小：64
• 随机种子：42
• 优化器：Adam（β1=0.9，β2=0.999，epsilon=1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 学习率预热步数：500
• 训练轮次：1
• 混合精度训练：原生AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.12.3
• Pytorch 1.9.1
• Datasets 1.15.1
• Tokenizers 0.10.3