license: apache-2.0 tags:

• 训练器生成 datasets:
• 情感数据集 metrics:
• 准确率
• F1值 model-index:
• name: distilbert-base-uncased-finetuned-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: 0.923
    • name: F1值 type: f1 value: 0.9230733583303665

distilbert-base-uncased-finetuned-emotion

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

• 损失: 0.2159
• 准确率: 0.923
• F1值: 0.9231

模型描述

需要更多信息

预期用途与限制

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训练与评估数据

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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: 64
• 评估批次大小: 64
• 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: 2

训练结果

框架版本

• Transformers 4.11.3
• PyTorch 1.10.0+cu111
• Datasets 1.16.1
• Tokenizers 0.10.3