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• 通过训练器生成 数据集:
• 亚马逊多语种评论数据集 评估指标:
• 准确率 模型索引:
• 名称: roberta-base-bne-finetuned-amazon_reviews_multi 结果:
  • 任务: 名称: 文本分类 类型: text-classification 数据集: 名称: 亚马逊多语种评论数据集 类型: amazon_reviews_multi 参数: es 评估指标: 名称: 准确率 类型: accuracy 值: 0.93075

roberta-base-bne微调版亚马逊多语种评论模型

本模型是在BSC-TeMU/roberta-base-bne基础上对亚马逊多语种评论数据集进行微调的版本。 在评估集上取得了如下结果:

• 损失值: 0.2306
• 准确率: 0.9307

模型描述

需要补充更多信息

预期用途与限制

需要补充更多信息

训练与评估数据

需要补充更多信息

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: 2e-05
• 训练批次大小: 16
• 评估批次大小: 16
• 随机种子: 42
• 优化器: 带betas=(0.9,0.999)和epsilon=1e-08的Adam
• 学习率调度器类型: linear
• 训练轮数: 2

训练结果

框架版本

• Transformers 4.9.2
• Pytorch 1.9.0+cu102
• Datasets 1.11.0
• Tokenizers 0.10.3