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• 训练生成 datasets:
• tweet_eval metrics:
• f1 model-index:
• name: hate_trained_31415 results:
  • task: name: 文本分类 type: text-classification dataset: name: tweet_eval type: tweet_eval args: hate metrics:
    • name: F1分数 type: f1 value: 0.7718772273654051

hate_trained_31415

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

• 损失值: 0.8507
• F1分数: 0.7719

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: 2.7272339744854407e-05
• 训练批大小: 16
• 评估批大小: 16
• 随机种子: 31415
• 优化器: Adam (beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08)
• 学习率调度器类型: linear
• 训练轮次: 4

训练结果

框架版本

• Transformers 4.13.0
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.16.1
• Tokenizers 0.10.3